1 import pandas as pd 2 import plotly.express as px 3 import plotly.graph_objects as go 4 import plotly.offline as py 5 py.init_notebook_mode(connected=True) 6 df = px.data.iris() 7 print(df.head()) 8 print(df.describe()) sepal_length sepal_widt
apply系列函数 大家好，这里是想做生信大恐龙
课上练习:要求取petal_length和petal_width两列,满足筛选条件为sepal_length>=5且species=setosa 1 iris.loc[(iris['sepal_length']>5)&(iris['species']=='setosa'),['petal_length','petal_width']] 其中&前后我一开始用的是列表,报错:
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from collections import Counter # data iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, col
iris数据集下载(免费)：https://download.csdn.net/download/weixin_44940488/20718531 使用的分析软件：jupyter notebook 主要语法知识：Python数据清洗与整理、seaborn数据可视化。 1. 导入数据 # 导入相关库 from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import
https://github.com/alibaba/Alink/blob/master/docs/pyalink/pyalink-dataframe.md 与 Dataframe 互操作 PyAlink 提供了与 pandas DataFrame 的互转操作，能够方便地使用 Python 生态中已有的强大工具。 pandas 的 DataFrame 是 Python 已有生态中表示、存储二维表的十分理想的
这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/11950 这个作业的目标 <理解和实现感知器算法> 学号 <3180701330> 实验一 感知器及其应用 【实验目
这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12004 学号 3180701220 实验目的 1.理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 2.掌握常见的距离度量方
作业通知 博客班级AHPU-机器学习-计算机18级 实验名称 实验二 K-近邻算法及应用 姓名 付岩伟 学号 3180701206 一.实验目的 1.理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法；2.掌握常见的距离度量方法；3.掌握K近邻树实现算法；4.针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解
余欢欢 3180701216 一、实验目的 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 掌握常见的距离度量方法； 掌握K近邻树实现算法； 针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。 二、实验内容 实现曼哈顿距离、欧氏距离、闵式距离算法，并测试算法正确性。 实现K近邻树算法； 针对iris
名称 内容 博客班级 班级链接 作业要求 作业链接 学号 3180701226 一、实验目的 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 掌握常见的距离度量方法； 掌握K近邻树实现算法； 针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。 二、实验内容 实现曼哈顿距离、欧氏距离
实验二 K-近邻算法及应用 名称 内容 博客班级 计算机182 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/11950 学号 3180701228 姓名 赵伟航 一、实验目的 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 掌握常见的距离度量方法； 掌握K近邻
这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12004 学号 3180701215 一、实验目的 1.理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 2.掌握常见的距离度
班级 机器学习 实验要求 [实验要求]（https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12004) 实验目标 理解K-近邻算法原理，实现算法K近邻算法 学号 3180701229 目录一、实验目的二、实验内容三、实验报告要求四、实验过程五、实验小结 一、实验目的
实验班级 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/11950 实验要求 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12004 学号 3180701136 姓名 曹宇 【实验目的】 1.理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 2.掌握常见的距
博客班级 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/11950 学号 3180701324 一、实验目的 1.理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 2.掌握常见的距离度量方法； 3.掌握K近邻树实
博客班级 AHPU机器学习 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12004 作业目标 <K-近邻算法及应用 > 学号 3180701113 目录一、【实验目的】二、【实验内容】三、实验报告要求】四、实验内容及结果☆实验代码☆运行截图五、实验小
一.【作业信息】 这个作业属于那个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/?page=10 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12004 学号 3180701341 二.【实验目的】 1.理解K-近邻算法原理，能实现算法K
作业信息 作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12004 作业的目标 掌握K近邻树实现算法，能应用K近邻解决实际问题 学号 3180701306 一.【实验目的】 理解K
实验名称 K-近邻算法及应用 班级 计算机183 完成人 袁健 学号 3180701334 一、【实验目的】 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 掌握常见的距离度量方法； 掌握K近邻树实现算法； 针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。 二、【实验内容】 实现曼哈顿距
一、作业信息 博客班级 机器学习实验-计算机18级 作业要求 实验二 K-近邻算法及应用 作业目标 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法 学号 3180701212 二、【实验目的】 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 掌握常见的距离度量方法； 掌握K近邻树实现算法； 针对
博客班级 机器学习 作业要求 要求 作业目标 感知器算法的理解及应用 学号 3180701213 实验目的 1.理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 2.掌握常见的距离度量方法； 3.掌握K近邻树实现算法； 4.针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。 实验内容 1.实现曼哈
班级：https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/ 要求：https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/11950 学号：3180701318 【实验目的】 1. 理解感知器算法原理，能实现感知器算法； 2.掌握机器学习算法的度量指标； 3.掌握最小二乘法进行参数估计基本原理
AHPU-软件工程导论-计算机18级 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/11950 学 号 3180701236 一、实验目的 理解感知器算法原理，能实现感知器算法； 掌握机器学习算法的
博客班级 机器学习 作业要求 作业链接 实验目标 1. 理解感知器算法原理，能实现感知器算法;2. 掌握机器学习算法的度量指标;3. 掌握最小二乘法进行参数估计基本原理;4. 针对特定应用场景及数据，能构建感知器模型并进行预测。 学号 3180402121 目录 一. 实验目的 理解
