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2.2.6 输出结论对于数据分析结论，首先需要设计一个好的分析框架，若它结构清晰、主次分明，则可以让读者正确理解报告内容。其次需要图文并茂，选择合适的图表类型和呈现，能够让读者一目了然，数据更加生动活泼，进而提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考
3.6 本章小结本章主要介绍了MLlib中提供的各类分类模型，讨论了分类模型的常见算法，以及算法的合理使用场景、分类模型效果的评估方法，如正确率、准确率、召回率、F1值、ROC和AUC等。还讨论了如何在给定的输入数据中训练模型，如何用之前介绍的技术处理特征以得到更好的性能，以及如
一、背景其实到目前为止，物理世界的网络基本讲的差不多了。但是为了更好的玩转虚拟网络，有必要加强一下在现实世界中的命令行能力。就像你要进入魔法世界之前，先把自身能力打造的棒棒哒一样，这样你在魔法世界里面才不会迷失。二、ip命令介绍大家知道，要看本机网卡的IP地址，一般使用ifcon
在工作中，查看到类似于如下的SQL语句： select tb.usrnm, tb.typ, tb.oprorder from tb inner join rb1 using (stfaprid) where tb1.jugsumid = #jugsumid# and tb1
在做接口测试时，经常会碰到请求参数为token的类型，但是可能大部分测试人员对token，cookie，session的区别还是一知半解。 Cookie cookie 是一个非常具体的东西，指的就是浏览器里面能永久存储的一种数据，仅仅是浏览器实现的一种数据存储功能。 cook
环境和函数 1.环境 使用new.env函数创建环境 > an_environment <- new.env() 向环境中分配变量与列表相同 > an_environment[["pythag"]] <- c(12
css为cascading style sheet的简称，意思为层叠样式表（级联样式表） 1.发展史 css1.0 ：混乱时代，表达式和样式糅合在一起 ==》 css 2.0 ：表达式和样式开始分开 出现div（块）+CSS的思想 ==》 css
【云驻共创】Kubernetes应用管理深度剖析 本篇我们会聊到Kubernetes，也简称K8s。那么Kubernetes到底是什么呢？ 简单来说，它就是一个容器集群管理系统，是Google开源的一个项目。可能这时会有人想到另外一个容器管理引擎Docker，
IOT学习记录——物联网架构及技术物联网架构最底层为感知层，负责信息的采集和信号处理，到接入层（网络层），主要使用广域网，4G/5G,等链路传到平台层，在此处可以针对数据进行处理，使用维护，最终呈现给人们（客户）的为一些应用 常见的物联网技术通信技术是物联网的基础，常见的通信技术分为有线通信技术和无线通信技术。•
/data1 /dev/vde1 ext4 985G 503G 432G 54% /data2 #Python小白学习交流群：711312441 >>> print(err) None 三.总结 那么我们到底该用哪个模块、哪个函数来执行命令与系统及系统进行交互呢？下面我们来做个总结：
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部分 二、源代码
岁月从不辜负奋斗的人，愿努力拼搏学习的你，都能收获美好的前程！ 承遇朝霞，年少正恰。 整装戎马，刻印风华。 🔖 目录 一、推荐 - 日常推荐优秀书籍 二、Java/Spring - 16本提升基本功的书籍 三、DB - 2本数据库优秀书籍 四、Redis - 深入学习Redis 五、架构&设计
ML)是最基本、最通用的统计估计技术之一。受最近分布函数估计进展的启发，我们提出压缩最大似然(CML)，它将ML应用于压缩样本。然后，我们证明了CML对于离散和连续域上的几个基本学习任务是样本有效的，包括具有结构的学习密度、估计概率多集和推断对称分布函数。https://proceedings.mlr.press/v139/hao21c
位复制。Ø 对于默认可以安全的在栈上进行按位复制的类型，就只需要按位复制，也方便管理内存。Ø 对于默认只可在堆上存储的数据，必须进行深度复制。深度复制需要在堆内存中重新开辟空间，这会带来更多的性能开销。2.1.6 哪些是在栈上的？哪些是在堆上的？2.1.7 let绑定Ø Rust声明的绑定默认为不可变。Ø
本系列正在更新，点击下方查看 【Elasticsearch】使用IMDB学习ES(1)准备数据集【Elasticsearch】使用IMDB学习ES(2)docker搭建环境【Elasticsearch】使用IMDB准备ES学习用数据集(3) 设计映射结构 导入初始数据集 在上一篇文章中
格式的数据[n_samples, n_features]返回值:训练集差异低于 threshold 的特征将被删除默认值是保留所有非零方差特征, 即删除所有样本中具有相同值的特征 流程 初始化 VarianceThreshold, 指定阈值方差调用 fit_transform from sklearn
1. 背景半透明 background: rgba (0,0,0, 0.3); 最后一个参数是alpha透明度，取值范围在0~1之间 我们习惯把0.3的0省略掉，写为background: rgba(0,0,0,.3); 注意:背景半透明是指盒子背景半透明，盒子里面的内容不受影响
各关卡获奖公示链接如下：【获奖公示】【物联网课程学习课堂】【关卡一】报名课程领奖品【获奖公示】【物联网课程学习课堂】【关卡二】完成课程学习领奖品【获奖公示】【物联网课程学习课堂】【关卡三】发表学习笔记帖领奖【获奖公示】【物联网课程学习课堂】【关卡四】邀请好友抽豪礼！请获奖的同学微信
找不到题了，今天最后一个坑给二分图学习笔记吧，明天回来填。 12点之前发完10篇，ye~ 如果一张无向图的N个节点可以分成A,B两个非空集合，并且同一集合内的点之间都没
最近在学习《MySQL技术内幕：SQL编程》并做了笔记，本博客是一篇笔记类型博客，分享出来，方便自己以后复习，也可以帮助其他人 SQL_MODE：MySQL特有的一个属性，用途很广，可以通过设置属性来实现某些功能支持 # 全局的SQL_MODE SELECT @@global.sql_mode;
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