一.理论介绍 虚拟变量(dummy variable)也叫哑变量,是一种将多分类变量转换为二分变量的一种形式. 如果多分类变量有k个类别,则可以转化为k-1个二分变量. 需要有一个参照的类别. 在非线性关系的模型中,特别重要. 在模型分析时,虚拟变量都是同进同出,要么都在模型中,要么都不在模型中,不能只保留一个. 二.函数介绍 pandas 中可以利用 get_dummies() 函数进行哑变量编码. 使用语法: pd.get_dummies(data, # 输入的数据框 prefix=None…

一.输入与输出 print("string"); print("string1","string2","string3"); //逗号会以空格形式体现 print(num); name = input(); 二.基本格式与注释 1.以#开头的语句是注释,解释器会忽略掉注释. 2.其他每一行都是一个语句,当语句以冒号:结尾时,缩进的语句视为代码块. 缩进有利有弊.好处是强迫你写出格式化的代码,但没有规定缩进是几个空格还是Tab.…

一.私有变量的定义 在Python中,有以下几种方式来定义变量: xx:公有变量 _xx:单前置下划线,私有化属性或方法,类对象和子类可以访问,from somemodule import *禁止导入 __xx:双前置下划线,私有化属性或方法,无法在外部直接访问(名字重整所以访问不到) __xx__:双前后下划线,系统定义名字(不要自己发明这样的名字) xx_:单后置下划线,用于避免与Python关键词的冲突 如以下例子所示,我在test类中定义了num,_num 和 __num三个属性,并创建…

1.函数基本语法和特性 背景摘要 现在老板让你写一个监控程序,监控服务器的系统状况,当cpu\memory\disk等指标的使用量超过阀值时即发邮件报警,你掏出了所有的知识量吗,写出了以下代码 while True: if cpu利用率 > 90%: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 if 硬盘使用空间 > 90%: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 if 内存占用 > 80%: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 上面的代码实现了功能…

在上篇[Python学习笔记之一]Python关键字及其总结中我提到了yield,本篇文章我将会重点说明yield的用法 在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前…

Python学习笔记之九 为什么要有操作系统 管理硬件,提供接口. 管理调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序. 操作系统发展史 第一代计算机:真空管和穿孔卡片 没有操作系统,所有的程序设计直接操控硬件 优点:程序员独享整个资源    缺点:浪费资源 第二代计算机:晶体管和批处理系统 优点:计算机资源利用 缺点:程序员共享资源,出现问题,找不出问题,影响开发效率 第三代计算机:集成电路芯片和多道程序设计 多道程序:cpu执行程序的过程中遇到I/O,不会原地等待,cpu会去执行其他命令,等到…

总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

介绍一维卷积神经网络 卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据.这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效.对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快 二维卷积是从图像张量中提取二维图块并对每个图块应用相同的变换,按照同样的方法,也可以使用一维卷积,从序列中提取…