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将Python CLI工具发布为pip模块的完整指南 一、前期准备 注册PyPI账户 访问PyPI官网注册账户 推荐使用双因素认证增强安全性 生成API令牌 访问PyPI账户管理 生成具有"Uploa
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在分析之前,先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。 获取数据框里每个变量的常用统计量是一种快速探索数据集的方法,这可以通过下面的一个命令实
R语言之 ggplot 2 和其他图形
1. 初识 ggplot2 包 ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种
R语言之处理大型数据集的策略
在实际的问题中,数据分析者面对的可能是有几十万条记录、几百个变量的数据集。处理这种大型的数据集需要消耗计算机比较大的内存空间,所以尽可能使用 64 位的操作系统和内存比较大的设备。否则,数据分析可能要
R语言之缺失值处理
缺失值处理 在实际的数据分析中,缺失数据是常常遇到的。缺失值(missing values)通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。 例如,年龄的缺失可能是由于某人没有提供他(她)的年龄。大部分统计
R语言之数据框的合并
有时数据集来自多个地方,我们需要将两个或多个数据集合并成一个数据集。合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。 1.纵向合并:rbind( ) 要纵向合并两个数据框,可以使用 rb
R语言之基本包
用 R 基本包 在实际的数据分析中,分析者往往需要花费大量的精力在数据的准备上,将数据转换为分析所需要的形式。遗憾的是,大多数统计学教材很少涉及这一重要问题。整理数据是统计学的任务之一。我们开始关注
R语言之数据导出
1. 导出数据 由于 R 主要用于数据分析,导入文件比导出文件更常用,但有时我们也需要将数据或分析结果导出。函数 write.table( ) 和 write.csv( ) 可以分别将数据导出到一个
R语言之数据获取操作
实际上,R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践,我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。而在实际工作中,数据分析者更多时候面对的是来自多种数据源的外部数据,即各式各样扩展名的数据文件,如 .txt
R语言的数据结构与转换
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
R 语言入门与介绍
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Pytorch:权值初始化 在搭建好网络模型之后,首先需要对网络模型中的权值进行初始化。权值初始化的作用有很多,通常,一个好的权值初始化将会加快模型的收敛,而比较差的权值初始化将会引发梯度爆炸或者梯度
PyTorch: 池化-线性-激活函数层
nn网络层-池化-线性-激活函数层 池化层 池化的作用则体现在降采样:保留显著特征、降低特征维度,增大 kernel 的感受面。 另外一点值得注意:pooling 也可以提供一些旋转不变性。 池化层可
PyTorch: nn网络层-卷积层
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模型容器与AlexNet构建 除了上述的模块之外,还有一个重要的概念是模型容器 (Containers),常用的容器有 3 个,这些容器都是继承自nn.Module。 nn.Sequetial:按照顺
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数据增强之裁剪、翻转与旋转
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