文章目录1. 感知机简介2. 编写感知机实践2.1 数据处理2.2 编写感知机类2.3 多参数组合运行3. sklearn 感知机实践4. 附完整代码
本文将使用感知机模型，对鸢尾花进行分类，并调整参数，对比分类效率。
1. 感知机简介
感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型
输入：实例的特征向量
输出：实例的类别，取 +1 和 -1 二值
感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型
旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。
感知机学习算法具有简单而易于
2021-09-27 17:59:20
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前言
做数据分析的时候通常我们并不是对真个excel文件进行操作，换言之，每一列都是一个特征，我们需要针对分析。遇到这类问题的时候，我们通常想得到一列中所有符合条件的数据，挑出来，然后组成一个单独的文件进行分析。比如一列中我们希望找到所有大于100的所有行，又比如 我们希望得到一列中包含某个特定字母的所有行，那么我们应该怎么办呢，这里就说一下。
在这之前我们先介绍一个pandas里面一个函数 loc（）
英文解释是这样的：Purely label-location based indexer for selection by label.
.loc[] is pr
2021-09-27 11:29:59
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如果不慎修改了source.list内容，导致一系列错误，建议恢复默认源文件。
sudo gedit /etc/apt/sources.list
然后把下面默认源内容复制进去
ubuntu20.LTS系统默认源sources.list文件内容
#deb cdrom:[Ubuntu 20.04 LTS _Focal Fossa_ - Release amd64 (20200423)]/ focal main restricted
# See http://help.ubuntu.com/community/UpgradeNotes for how to upgrade to
# new
2021-09-26 12:48:36
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将数据库中的数据保存在excel文件中有很多种方法，这里主要介绍pyExcelerator的使用。
一、前期准备(不详细介绍MySQL)
python包pyExcelerator和MySQLdb
导入方法：（以Pycharm为例）
在File->Settings中点击右上角绿色图标“+”，
输入pyExcelerator，点击install package，导入成功之后点击OK，就完成了pyExcelerator的导入。
2.使用pyExcelerator对excel进行操作
#coding=utf-8
from pyExcelerator import *#导入用到的包
import
2021-09-23 22:41:45
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VEH异常处理+硬件断点
捕获内存的读写xx 参考自CE的查找访问该地址的代码的功能
2021-09-21 19:18:20
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