一个函数可以实现基本的描述统计指标 最大最小求和计数标准差方差 第一个参数表示你要使用的函数 通过输入序号的方式来确定 (我们在这里只说表示SUM的9和109) 第二个参数是你要统计的数据区域 例如图中的函数就是对C4:C45...单元格求和 在不隐藏不筛选的状态下等价于SUM(C4:C45) 在筛选结果的时候,9和109是等价的,没区别 可见这时候的9等价于109 SUM一如既往的统计了隐藏行 在手动隐藏行的时候,9等价于SUM
以下是使用Python实现ID3算法的一个简单示例: import numpy as np import pandas as pd # 计算熵 def calc_entropy(target_col)...实现C4.5算法可以通过多种编程语言,但这里我将提供一个简化的Python实现,使用Python的基本库来构建决策树。这个实现将包括计算信息熵、信息增益、信息增益比,并基于这些度量来构建决策树。...max_gain_ratio = gain_ratio_value best_feature = feature return best_feature def c45...{}} unique_vals = data[best_feat].unique() for value in unique_vals: subtree = c45..., 'No'] }) features = ['Outlook', 'Temperature', 'Humidity', 'Wind'] target = 'PlayTennis' tree = c45
发送方向比特顺序 接收方向比特顺序 MDIO功能映射 与BASE-R FEC相关的寄存器集中在C45寄存器DeviceID=1(PMA/PMD)里。下面做一个简单的介绍。
MDIO功能映射 与PMA相关的寄存器集中在C45寄存器MMD = 1 (PMA/PMD)、 MMD = 8 (Separated PMA (1))、MMD = 9 (Separated PMA (2)
该算法目前能找到各类版本,C、JAVA、PYTHON。而SQL版本闻所未闻,前篇我有提过,数据处理,SQL为王,如何以SQL的思维来实现C4.5决策树算法是本篇的重点。...然后再考虑一下功能通用性,我们可以定义表来存储训练集数据,按批次生成决策树,并将OUTLOOK、WINDY抽象成C1、C2...C10,加上ORACLE很教条的自定义类型,程序就如下变成这样了: 1.创建C45...学习训练集表 2.写入要学习的训练数据,启用C1-C4共4个维度分别对应天气、温度、湿度、风速,批次1 3.创建C45决策树类型,因自定义函数需要返回集合 4.属性分裂函数,将文章开始用于疏理思路用的
PMD MDIO功能映射 与1000BASE-KX PMD相关的寄存器集中在C45寄存器DeviceID=1(PMA/PMD)里。下面做一个简单的介绍。
MDIO功能映射 与10GBASE-KR PMD相关的寄存器集中在C45寄存器DeviceID=1(PMA/PMD)里。下面做一个简单的介绍。
发送方向比特顺序 接收方向比特顺序 MDIO功能映射 与RS FEC相关的寄存器集中在C45寄存器DeviceID=1(PMA/PMD)里。下面做一个简单的介绍。
66B数据先进行解扰,66B/64B解码,增加IDLE/LPI等有序集,64B/66B编码,再对66B数据加扰; 发送方向比特顺序 接收方向比特顺序 MDIO功能映射 与RS FEC相关的寄存器集中在C45
MDIO功能映射 与25GBASE-KR PMD相关的寄存器集中在C45寄存器DeviceID=1(PMA/PMD)里。下面做一个简单的介绍。
MDIO功能映射 与40GBASE-KR4 PMD相关的寄存器集中在C45寄存器DeviceID=1(PMA/PMD)里。下面做一个简单的介绍。
PMD MDIO功能映射 与2.5GBASE-KX PMD相关的寄存器集中在C45寄存器DeviceID=1(PMA/PMD)里。下面做一个简单的介绍。
MDIO功能映射 与10GBASE-KX4 PMD相关的寄存器集中在C45寄存器DeviceID=1(PMA/PMD)里。下面做一个简单的介绍。
最终公式为: =IF(B45="蚂蚁**",C45*10000,C45) 得到的结果如下: image.png 【题目5】根据身份证号提取性别和出生年月并计算年龄 image.png 这道题有三个要求
.) # 即可根据此 生成决策树 # 常用算法 (有的使用基尼系数(不在分析实现方法),有的使用信息增益) # ID3 使用信息增益最大的原则 # C45 信使用息增益比最大的准则 #
一、Python 包简介 1、Python 包引入 之前 介绍了 Python 模块 , 每个 Python 源码文件 , 都可以定义为一个 Python 模块 ; 如果 定义的 Python 源码模块很多..., 有几百上千个 , 则会出现管理繁琐 , 混乱的问题 ; 这里引入 新的代码结构 " Python 包 " ; 2、Python 包概念 Python 包 概念 : 包是 Python 模块 Module...的扩展 , 将若干 相关的 Module 模块 组织起来 形成一个 Python 包 , 可以更好地 组织 和 管理 Python 代码 ; 在 Python 包中 可以 定义 变量 / 函数 / 类..., 可以 更好地 组织 和 管理 Python 代码 ; 除了 自定义 Python 包之外 , Python 还提供了 Python 标准库 和 其他人编写的第三方 Python 包 来扩展 Python...包 右键点击 PyCharm 中的 Python 工程根目录 , 选择 " New / Python Package " 选项 , 输入 Python 包名称 , 然后点击回车 , 创建 Python
直接看示例 import json # 1.列表嵌套字典转json data = [{"a": "1"}, {"b": "2"}, {"c": "3"}] j...
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