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python 练习

!/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- for i in range(1,5): for j in range(1,5): for k in range(1,5): if( i != k ) and (i != j) and (j != k): print i,j,k !/usr/bin/python coding=utf-8 year=int(raw_input('year:\n')) month = int(raw_input('month:\n')) day = int(raw_input('day:\n')) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- year = int(raw_input('year:\n')) month = int(raw_input('month:\n')) day = int(raw_input('day:\n')) months = (0,31,59,90,120,151,181,212,243,273,304,334) if 0 < month <= 12: sum =...

机器学习笔记——特征标准化

数据标准化是在特征处理环节必不可少的重要步骤。 数据标准化是为了消除不同指标量纲的影响,方便指标之间的可比性,量纲差异会影响某些模型中距离计算的结果。 常见标准化方法主要有归一化、正态化。 数据归一化也即0-1标准化,又称最大值-最小值标准化,核心要义是将原始指标缩放到0~1之间的区间内。相当于对原变量做了一次线性变化。 其公式为 EX = (x- min)/(max - min) 另一种常用的标准化方法是z-score标准化,将原始指标标准化为均值为0,标准化为1的正态分布。 EX = (x - mean)/σ R语言中的特征标准化: library("caTools") library("scales") data(iris) split = sample.split(iris$Species,SplitRatio = .8) train_data = subset(iris,split == TRUE) test_data = subset(iris,split == FALSE) train_data[,-5] = apply(train_data[,-5],2,rescale...

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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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