Python实现的排列组合计算操作示例 本文实例讲述了Python实现的排列组合计算操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 1. 调用 scipy 计算排列组合的具体数值 >> from scipy.special import comb, per ...
2018-04-02python以环状形式组合排列图片并输出的方法 本文实例讲述了python以环状形式组合排列图片并输出的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 这段代码可以自定义一个空白画板，然后将指定的图片以圆环状的 ...
2018-04-02栈和队列数据结构的基本概念及其相关的Python实现 先来回顾一下栈和队列的基本概念： 相同点：从\"数据结构\"的角度看，它们都是线性结构，即数据元素之间的关系相同。 不同点：栈（Stack）是限定只能在 ...
2018-04-01详解Python中with语句的用法 with 语句是从 Python 2.5 开始引入的一种与异常处理相关的功能（2.5 版本中要通过 from __future__ import with_statement 导入后才可以使用），从 2.6 版本开始缺省可用（参考 Wh ...
2018-04-01机器学习中的数据集合 数据集分类 在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set)。 训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或 ...
2018-03-31
最流行的4个机器学习数据集 机器学习算法需要作用于数据，而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适，而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据，会分析数据很重要。本文作为学习研究数 ...
2018-03-31
SQL查询语句行转列横向显示实例解析 本文分享了两个有关SQL查询语句行转列横向显示的示例，供大家参考，具体内容如下 示例1： 在SQL查询语句行转列横向显示中access中没有CASE，要用IIF代替 select ii ...
2018-03-30Python中的is和==比较两个对象的两种方法 Python中的is和==比较两个对象的两种方法在Python中有两种方式比较两个 对象是否相等，分别是is和==，两者之间是不同的 ==比较的是值(如同java中的equals方法) is ...
2018-03-30python简单实现基数排序算法 这篇文章主要介绍了python简单实现基数排序算法,仅用4行代码即可实现基数排序算法,非常简单实用,分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下： from random import randint def main ...
2018-03-29
Python实现简单的四则运算计算器 相信大家在学习数据结构时，就学习了简单四则运算表达式求解的一个算法，可惜一直没有自己动手实现过这个算法。最近重拾数据结构与算法，恰巧又正在用Python比较频繁，所幸就用 ...
2018-03-29训练集、验证集和测试集的意义 在有监督的机器学习中，经常会说到训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test），这三个集合的区分可能会让人糊涂，特别是，有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别 ...
2018-03-28
Python实现变量数值交换及判断数组是否含有某个元素的方法 本文实例讲述了Python实现变量数值交换及判断数组是否含有某个元素的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 本来，这两个问题都属于的编程入门简 ...
2018-03-28
如何向普通人解释机器学习、数据挖掘 随着数据科学在人工智能发展中大放异彩，数据挖掘、机器学习进入了越来越多人的视野。而对于很多人来说，诸如机器学习之类的名次听起来是神乎其技，但其真正的内涵却不为一 ...
2018-03-27机器学习中训练集、验证集和测试集的作用 通常，在训练有监督的机器学习模型的时候，会将数据划分为训练集、验证集合测试集，划分比例一般为0.6:0.2:0.2。对原始数据进行三个集合的划分，是为了能够选出效果（ ...
2018-03-27SQL语句执行流程与顺序原理解析 Oracle语句执行流程 第一步：客户端把语句发给服务器端执行 当我们在客户端执行SQL语句时，客户端会把这条SQL语句发送给服务器端，让服务器端的进程来处理这语句。也就是 ...
2018-03-26
线性代数与数值方法--矩阵分解 矩阵 正交：正交最早出现于三维空间中的向量分析。 在三维向量空间中， 两个向量的内积如果是零， 那么就说这两个向量是正交的。 正交矩阵：正交矩阵是实数特殊化的酉矩阵 ...
2018-03-26
矩阵分解中的损失函数 简单记录一下矩阵分解的损失函数 矩阵分解的一般形式可以表示为 V = WH 其中V是m*n矩阵， W是m*r矩阵，H是r*n矩阵 一般来说r会比较小，这样能达到矩阵分解的目的， 矩阵分解 ...
2018-03-25机器学习中常用的数据集处理方法 1.离散值的处理： 因为离散值的差值是没有实际意义的。比如如果用0,1,2代表红黄蓝，1-0的差值代表黄-红，是没有意义的。因此，我们往往会把拥有d个取值的离散值变为d个取值为0, ...
2018-03-25
Python增量循环删除MySQL表数据的方法 有一业务数据库，使用MySQL 5.5版本，每天会写入大量数据，需要不定期将多表中“指定时期前“的数据进行删除，在SQL SERVER中很容易实现，写几个WHILE循环就搞定，虽然My ...
2018-03-24
基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法 SVD是矩阵分解常用的方法，其原理为：矩阵M可以写成矩阵A、B与C相乘得到，而B可以与A或者C合并，就变成了两个元素M1与M2的矩阵相乘可以得到M。 矩阵分解推荐的思想就是基于 ...
2018-03-24在构建前向神经网络（Feedforward Neural Network，简称 FNN）时，“隐藏层数目设多少？每个隐藏层该放多少个神经元？” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中，“正态分布” 是许多统计方法（如 t 检验、方差分析、线性回归）的核心假设 —— 数据符合正态分布时，统计检验的 ...
2025-10-28箱线图（Box Plot）作为展示数据分布的核心统计图表，能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值，是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21
