泰坦尼克号乘客生还预测——它是一个二分类问题，要求根据乘客的相关信息去预测乘客的生还，我们使用逻辑回归模型去预测
2022-04-06 03:09:53
21KB
1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书
2、学习目标：快速完成相关题目设计；
3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛；
4、特点：直接可以编辑使用；
5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。
6、使用说明：下载解压可直接使用。
7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现，
学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ，
同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，
例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单，
通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷，
是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-04-06 02:19:12
19.25MB
一、准备工作：
1、安装mysql3.7，创建一个test数据库，创建student表，创建列：（列名看代码），创建几条数据
（以上工作直接用navicat for mysql工具完成)
二、代码：
import sys
import tkinter as tk
import mysql.connector as sql
#--------------------查询函数---------------------------
def sql_connect():
listbox_show.delete(0,'end') #初始化清空显示区
m = listbox_name.curse
2022-04-05 18:35:52
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若按照书上代码运行会出现如下报错（这是因为代码在截取数据时将属性值转为了矩阵）：
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'
解决办法：
方法一：添加代码：x=pd.DataFrame(x)
方法二：将代码：
x=data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int)
y=data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int)
改成：
x=data.iloc[:,:3].astype(int)
y=data.iloc[:,3].astype(int)
总体
2022-03-31 18:30:01
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在上一篇博文Python数据分析（8）—-用python实现数据分层抽样中，实现了实验数据的抽取，那么在本文中，将用上述抽取到的数据进行实验，也就是用决策树进行分类。 在讲解实际的决策树分类之前，需要介绍一下决策树分类的sklearn中决策树模型参数释义：
'''
scikit-learn中有两类决策树，它们均采用优化的CART决策树算法。
（1）回归决策树：DecisionTreeRegressor()
（2）分类决策树：DecisionTreeClassifier()
'''
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
'''
回归决策树
2022-03-30 13:41:40
103KB
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Python数据抓取技术与实战.pdf
Python数据抓取技术与实战.pdf
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2022-03-18 16:40:51
59.11MB
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