官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现优于直接删掉有缺失字段值的estimator 例程代码及附加注释如下: --------------------------------------------- import numpy as np…

官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现优于直接删掉有缺失字段值的estimator 例程代码及附加注释如下: --------------------------------------------- import numpy as np…

1) A Simple Option: Drop Columns with Missing Values 如果这些列具有有用信息(在未丢失的位置),则在删除列时,模型将失去对此信息的访问权限. 此外,如果您的测试数据在您的训练数据没有的地方缺少值,则会导致错误. data_without_missing_values = original_data.dropna(axis=1) #同时操作tran和test部分 cols_with_missing = [col for col in origin…

文献名:Multi-batch TMT reveals false positives, batch effects and missing values (多批次TMT定量方法中对假阳性率,批次效应,以及缺失值的研究) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics DOI:10.1074/mcp.RA119.001472 Online:https://www.mcponline.org/content/early/2019/07/22/mcp.RA119.001472…

HarmonyOS(LiteOs_m) 官方例程移植到STM32初体验 硬件平台 基于正点原子战舰V3开发板 MCU:STM32F103ZET6 片上SRAM大小:64KBytes 片上FLASH大小:512KBytes 移植准备 IDE软件:Keil MDK5 串口调试助手 源码下载 HarmonyOS源码开源在gitee上 LiteOS_m的源码仓库 源码结构 根文件夹下的arch_spec.md文件内容即源码结构树,但该结构树不是最新,可以看到当前targers文件夹下已经添加了对STM3…

truffle-pet-shop pet-shop是truffle的官方例程. 之前参考https://learnblockchain.cn/2018/01/12/first-dapp/的中文教程,但是里面有一些错误,修改起来麻烦. 后面直接参加官方例程https://trufflesuite.com/tutorial/index.html,虽然是英文,但写的很好,一步一步来.就是现在的repositotyhttps://github.com/driftalong2/petshop. 使用之前,…

2.1.官方mppsample的总体分析2.1.sample的整体架构(1)sample其实是很多个例程,所以有很多个main(2)每一个例程面向一个典型应用,common是通用性主体函数,我们只分析venc(3)基本的架构是:venc中的main调用venc中的功能函数,再调用common中的功能函数,再调用mpp中的API,再调用HI3518E内部的硬件单元.(4)sample的配置和编译,重点注意很多环境变量,目录结构不要乱动,参考第一季.2.2.sample代码学习的关键(1)得理解很多…

CYPREE提供的FX3_SDK开发包里面有很多基础的内容,除了前面提到的几个pdf文件外,还有三个文件夹,是官方提供的基础例程.学习CYUSB3014应该就从这里开始,从这几个例程开始.例程共有三个文件夹,分别是basic_examples,slavefifo和u3p_firmware.最后一个是与USB Video Class相关的例程:中间一个是Slave FIFO相关的例程(同CY7C68013概念相同),其下含有两个例程,分别对应同步与异步传输:第一个文件夹是最基本的块传输(Bulk…

1. 安装keil5,破解 网上很多安装包/教程,跳过 2.下载官方固件库 https://www.st.com/content/st_com/en.html 在这里找微处理器,STM32 standard peripheral Library.找起来有点麻烦,下面给出最后找到的地址 https://www.st.com/en/embedded-software/stm32-standard-peripheral-libraries.html 下载对应的库.这里我下载了F1. 得到ZIP,解压得…

1. 首先安装STM32 ST-LINK Utility v3.9.0.exe,必须V3.9版本(官方说的) 2. 打开软件,选择External Loader,选择N25Q128A_STM32F746G-DISCO,第一次的话需要Add External Loader去找一下,这个好像是烧写外部的QSPI FLASH的,猜测是保存工程里面用到的图片资源的,具体原因看第5条. 3. 连接板子,File->Open files,选择\STM32Cube_FW_F7_V1.4.0\Projects\…

1.在opencv安装目录下,可以找到opencv官方提供的示例代码,具体位于...\opencv\sources\samples目录下,如下所示 名为c的文件夹存放着opencv1.0等旧版本的示例程序:名为cpp的文件夹存放着opencv2.x等新版本的示例程序. 在...\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code路径下,存放着和官方教程配套的示例程序.其内容按opencv各组件模块而分类. 示例程序的运行 1.彩色目标跟踪:Camshift #inc…

opencv sample文件夹例程 No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检测,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--目前还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,根据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运…

2015-11-11 ----------------------------------------------------------------------------------- 其实,写博客是很消耗时间的,尤其是新手玩家.但凡事不妨一试,再说它也可以反过来倒逼 我坚持学习这个领域的知识,也不失为自我暗示的好方法. 鉴于过往的学习体验,往往是零零碎碎地接收一堆杂乱知识,不能很好地消化,仿若段誉短时 间吸收以大众人的内力,反倒自食其害.苦了现在还需腾出大量时间整理.也因有了这么一遭 领悟…

Version: OpenCV 2.4.9 IDE    : VS2010 OS     : Windows ----------------------------------------------------------------------------------- GoalIn this tutorial you will learn how to:• Load an image (using imread)• Create a named OpenCV window (using…

The Application example shows how to implement a standard GUI application with menus, toolbars, and a status bar. The example itself is a simple text editor program built around QPlainTextEdit. Nearly all of the code for the Application example is in…

这个例子显示了如何使用QPainter渲染一个简单的QWindow. 值得学习的内容 <QtGui>头文件 #include <QtGui>就可以使用Qt GUI模块中的所有类,当然,愿意的话也可以分开各个include. QBackingStore与绘制 用于管理基于QPainter的图形的窗口后缓冲区. 在RasterWindow构造函数中,我们创建backingstore并将它应该管理的窗口实例传递给它. RasterWindow::RasterWindow(QWindow…

这个例子演示了如何使用QPainter的转换和缩放特性来简化绘图. 值得学习的: 定时器事件ID检查: 在定时器事件中检查定时器id是比较好的实践. QPainter抗锯齿: We call QPainter::setRenderHint() with QPainter::Antialiasing to turn on antialiasing. This makes drawing of diagonal lines much smoother. 画笔的平移/缩放: p->translate(…

地址簿示例展示了如何使用代理模型在单个模型的数据上显示不同的视图. 本例提供了一个地址簿,允许按字母顺序将联系人分组为9组:ABC.DEF.GHI.…,VW,…XYZ.这是通过在同一个模型上使用多个视图实现的,每个视图都使用QSortFilterProxyModel类的一个实例进行过滤. 综述 地址簿包含5个类:MainWindow.AddressWidget.TableModel.NewAddressTab和AddDialog.MainWindow类使用AddressWidget作为其中心小部…

创建一个QApplication对象,用于管理应用程序资源,它对于任何使用了Qt Widgets的程序都必要的.对于没有使用Qt Widgets 的GUI应用,可以使用QGuiApplication代替. QApplication::exec() 进入事件循环.Qt应用运行时,会产生事件并被发送到应用的widgets.事件举例:鼠标点击和键盘输入. 更多相关阅读: https://doc.qt.io/qt-5/application-windows.html https://doc.qt.io/…

什么是缺失值?缺失值指数据集中某些变量的值有缺少的情况,缺失值也被称为NA(not available)值.在pandas里使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值,用NaT表示时间序列中的缺失值,此外python内置的None值也会被当作是缺失值.需要注意的是,有些缺失值也会以其他形式出现,比如说用0或无穷大(inf)表示. 缺失值产生的原因: a. 数据采集时发生错误 b. 数据提取过程有问题 处理缺失值的方法: 1. 直接删除(Deletion):如果缺…

imp=Imputer()…

Chapter4 Building Good Training Sets – Data Preprocessing 4.1 Dealing with missing data 如何判断数据框内的数据是否有空值呢? import pandas as pd from io import StringIO csv_data = '''A, B, C, D 1.0,2.0,3.0,4.0 5.0,6.0,,8.0 10.0,11.0,12.0,''' df = pd.read_csv(StringIO(…

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo…

引 言 如果你是一个机器学习社区的活跃成员,你一定知道 提升机器(Boosting Machine)以及它们的能力.提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost.XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法.这很简单,因为他极其强大.但是,如果数据量极其的大,XGBoost也需要花费很长的时间去训练. 绝大多数人可能对 Light Gradient Boosting 不熟悉,但是读完本文后你就会对他们很熟悉.一个很自然的问题将进入你的思索:为什么又会出现另一个提升…

这是一篇翻译的博客,原文链接在这里.这是我看的为数不多的介绍scikit-learn简介而全面的文章,特别适合入门.我这里把这篇文章翻译一下,英语好的同学可以直接看原文. 大部分喜欢用Python来学习数据科学的人,应该听过scikit-learn,这个开源的Python库帮我们实现了一系列有关机器学习,数据处理,交叉验证和可视化的算法.其提供的接口非常好用. 这就是为什么DataCamp(原网站)要为那些已经开始学习Python库却没有一个简明且方便的总结的人提供这个总结.(原文是cheat…

sklearn官方学习资料 https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html 1 Supervised learning监督学习 1.1 线性模型 1.2 线性模型和二次判别分析 1.3 核岭回归 1.4 SVM 1.5 随机梯度下降 1.6 最近邻 1.7 高斯过程 1.8 交叉分解cross decomposition 1.9 朴素贝叶斯 1.10 决策树 1.11 集成算法 1.12 多类别算法 1.13 特征选择 1.14 半监督 1.15…

Explaining Titanic hypothesis with decision trees decision trees are very simple yet powerful supervised learning methods, which constructs a decision tree model, which will be used to make predictions. The main advantage of this model is that a huma…

This example shows how to construct and conduct inference on a state space model using particle filtering algorithms. nimblecurrently has versions of the bootstrap filter, the auxiliary particle filter, the ensemble Kalman filter, and the Liu and Wes…

在使用机器算法之前,我们先把数据做下预处理,先把特征和标签拆分出来 housing = strat_train_set.drop("median_house_value",axis=1) #原始数据集并未发生改变 housing_labels=strat_train_set["median_house_value"].copy() 数据清洗 大多数机器学习算法是不能在有缺失值的数据集上面运行的,而本数据集特征total_bedrooms是存在数据缺失现象的,所以就需…

SKlearn简介 scikit-learn,又写作sklearn,是一个开源的基于python语言的机器学习工具包.它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用,并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法. SKlearn官网链接:http://scikit-learn.org/stable/index.html 在工程应用中,用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低,这样不仅耗时耗力,还不一定能够写出构架清晰,稳定性强的模型.更多情况…