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手把手教你用Python进行回归(附代码、学习资料)

我刚开始学习数据科学时,第一个接触到的算法就是线性回归。在把这个方法算法应用在到各种各样的数据集的过程中,我总结出了一些它的优点和不足。 首先,线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系,但实际情况却很少是这样。为了改进这个问题模型,我尝试了多项式回归,效果确实好一些(大多数情况下都是如此会改善)。但又有一个新问题:当数据集的变量太多的时候,用多项式回归很容易产生过拟合。 由于而且我建立的模型总是过于灵活,它可能在测试集上结果很好,但在那些“看不见的”数据上表现的就差强人意了。后来我看到另外一种称为样条回归的非线性方法---它将线性/多项式函数进行组合,用最终的结果来拟合数据。 在这篇文章中,我将会介绍线性回归、多项式回归的基本概念,然后详细说明关于样条回归的更多细节以及它的Python实现。 注:为了更好的理解本文中所提到的各种概念,你

使用Logging Handler自动上传Python程序日志到日志服务

想要日志上云,又不想修改程序代码? 或者不希望进行相对复杂的客户端部署?那么您需要使用Logging Handler,现在Python程序也支持了! 概述 使用Python SDK提供的Log Handler可以实现每一条Python程序的日志在不落盘的情况下自动上传到日志服务上。与写到文件再通过各种方式上传比起来,有如下优势: 实时性:主动直接发送,不落盘 吞吐量大,异步发送 配置简单:无需修改程序,无需知道机器位置,修改程序配置文件即可生效 配置 只需要安装阿里云日志服务SDK即可得到aliyun.log.QueuedLogHandler。 Log Handler与Python logging模块完全兼容,参考Python Logging Python logging模块允许通过编程或者文件的形式配置日志,如下我们通过文件配置logging.c

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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