兩個(gè)空前絕后的語(yǔ)言 Python 與 Go，很多人會(huì)問(wèn)到底應(yīng)該學(xué)哪個(gè)？

我們?cè)谑褂胹cipy的時(shí)候有時(shí)候還需要依賴一些其他的第三方包。比如在SciPy使用misc功能時(shí)候，有些小伙伴會(huì)遇到SciPy找不到imsave的情況，這種情況就是缺少第三方包的情況，接下來(lái)看小編是如何解決的吧。

線性回歸的普通最小二乘法。 普通最小二乘法 (OLS) 是一種在簡(jiǎn)單線性回歸中估計(jì)參數(shù) β 的方法，Xβ = y，其中 X 是特征矩陣，y 是因變量（或目標(biāo)），通過(guò)最小化給定數(shù)據(jù)集中觀察到的因變量與線性函數(shù)預(yù)測(cè)的因變量之間的差異。

我們?cè)跀?shù)據(jù)處理的時(shí)候可能會(huì)需要構(gòu)造一些新特征。在使用pandas的時(shí)候我們可以使用dataframe兩列相乘來(lái)構(gòu)造一個(gè)新特征。接下來(lái)這篇文章我們就來(lái)看看如何使用dataframe的兩列相乘構(gòu)造一個(gè)新特征吧。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化操作是指將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間。這樣的操作在機(jī)器學(xué)習(xí)中是比較常用的。在python中我們可以使用pandas模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，那么怎么使用pandas模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化呢？接下來(lái)這篇文章告訴你。

在使用tensor的時(shí)候有時(shí)候我們需要確定數(shù)據(jù)的類型和大小，但是在pytorch查看數(shù)據(jù)類型和大小的時(shí)候有時(shí)候會(huì)報(bào)錯(cuò)，那么出現(xiàn)這樣的報(bào)錯(cuò)我們?cè)撊绾谓鉀Q呢？接下來(lái)小編就帶你了解一下解決這個(gè)問(wèn)題的方案。

很多小伙伴在剛開(kāi)始學(xué)習(xí)使用爬蟲(chóng)爬取網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候都能夠爬取一個(gè)頁(yè)面完整內(nèi)容正確的html界面下來(lái)。小編剛開(kāi)始的時(shí)候也是如此，直到小編某天碰上了自家網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，才知道自己還是太年輕了。為什么呢？因?yàn)樾【幣赖降捻?yè)面一半是正常的html頁(yè)面和標(biāo)簽，另一半夾雜著奇怪的亂碼。今天我們就來(lái)講解一下爬蟲(chóng)爬到亂碼怎么辦吧！

許多小伙伴可能被朋友或者小編安利過(guò)anaconda而躍躍欲試，今天小編就將anaconda安裝詳解分享給大家。心動(dòng)的小伙伴們趕緊安裝起來(lái)吧！