跟绝大多数语言类似，形参是指函数创建和定义过程中的参数，而实参则是指函数在调用过程中实际传递的参数。定义时小括号中的参数，用来接收参数用的，称为 “形参”调用时小括号中的参数，用来传递给函数用的，称为 “实参”
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2020-09-15
#生成一系列线性相关的数据 dataset_size = 100000#干扰幅度, 干扰越小, ab越准确amplitute = 200#预测 y = 2x+3 的线性函数x = np.random.randint(0,1000,dataset_size)y = 2 * x + 3 + np.random.normal(size=dataset_size)*amplitute#使用最小二乘法求解线
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2020-09-11
#生成一系列线性相关的数据 dataset_size = 100000#干扰幅度, 干扰越小, ab越准确amplitute = 200#预测 y = 2x+3 的线性函数x = np.random.randint(0,1000,dataset_size)y = 2 * x + 3 + np.random.normal(size=dataset_size)*amplitute#使用最小二乘法求解线
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2020-09-11
Mac上终端即为prompt，因此输入指令时为source activate 环境名称即可切换环境。当退出当前环境时，输入source deactivate 环境名称其他操作与Windows下prompt相同
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2020-09-11
jupyter notebook所需要的8888端口已经被占用了这个错误有可能是之前运行过notebook但是在关闭notebook的时候没有关闭python.exe的进程图中所指的只能打开一个
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2020-09-10
python不支持dict的key为list或dict类型，因为list和dict类型是unhashable（不可哈希）的。
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2020-09-09
DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor的参数基本类似，在scikit-learn决策树算法类库使用小结这篇文章中我们对这两个类的参数做了详细的解释。这里我们只拿出调参数时需要尤其注意的最重要几个的参数再拿出来说一遍： 1) 划分时考虑的最大特征数max_features: 可以使用很多种类型的值，默认是"None",意味着划分时考虑所有的特征
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2020-09-09
判断多重共线性有多种方式，有时可以先通过相关矩阵来大体判断可以做一个初步判断 ，两两相关分析，如果自变量间的二元相关系数值很大，则认为存在多重共线性。比如你发现了两个变量相关性很高 ， 那基本就可以确定存在多重共线性。
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2020-09-09
当输入为：df = pd.read_excel(io='D:\XunleiDownload\002\people.xlsx')报错提示：OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'D:\\XunleiDownload\x02\\people.xlsx' 1出错原因：由于‘ \ ’具有转义字符的功能，在windows电脑上默认此为路径标识，但是编译器不认识这种路径。
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2020-09-07
在编写python程序的过程中，中英文混用经常会出现编码问题。围绕此问题，本文首先介绍编码的含义及常用编码，随后列举几个python经常遇到的编码异常及解决方法，接着列举笔者在实践中遇到的异常出现的情景及原因，最后针对编码问题提出最佳实践。一 常见编码1.1 unicode编码 在文本文件中，看到的所有字符，包括中文，都需要在计算机中存储，而计算机只能存储0和1这样的二进制位，所以需要一种方法，
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2020-09-07
原因: scikit-learn版本不够，至少要更新到0.20版本。
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2020-09-07
手动设置坐标轴刻度间隔以及刻度范围绘制的结果如图所示：import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.pyplot import MultipleLocator#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔 x_values=list(range(11))y_values=[x**2 for x in x_values]p
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2020-09-05
这是因为pip 版本过低使用下面代码更新一下pip 即可python -m pip install --upgrade pip
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2020-09-05
sample_weight表各样本权重数组,比如y = [0,0,0,0,1,1]样本权重可以写为[0.01,0.03,0.05,0.02，0.01,0.02]一般情况下,就是一个样本权重数组,看你源数据的重要性自己设置大小
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2020-09-05
这样被错误分类的样本的权重增加，这样在下一次迭代中，产生一个错误率更小的弱分类器，使得这个弱分类器的权重增大
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2020-09-05
igure就是一个图，axes表示图上的一个画图区域，一个图上可以有多个画图区域，意思就是说，一个图上可以有多个子图。用函数gcf(）与gca()分别得到当前的figure与axes。（get current figure, get current axes).利用sca()函数实现把一个axes对象作为当前的axes，axes对象为figure对象的一个属性，当切换了axes,figure肯定也
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2020-09-03
什么情况下需要设置哑变量1. 对于无序多分类变量，引入模型时需要转化为哑变量举一个例子，如血型，一般分为A、B、O、AB四个类型，为无序多分类变量，通常情况下在录入数据的时候，为了使数据量化，我们常会将其赋值为1、2、3、4。从数字的角度来看，赋值为1、2、3、4后，它们是具有从小到大一定的顺序关系的，而实际上，四种血型之间并没有这种大小关系存在，它们之间应该是相互平等独立的关系。如果按照1、2、
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2020-09-03
永久解决方法首先将windwos中fonts目录下的simhei.ttf拷贝到/usr/share/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf目录中修改配置文件去除这三列之前的‘#’在font.sans-serif后添加，SimHei```#font.family : sans-serif #font.sans-serif : SimHei,
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2020-09-01
