爬虫爬呀爬

相关系数：考察两个变量之间的相关程度。相关系数的取值范围是-1到1，绝对值越接近1，则说明两个变量之间的相关程度越大；绝对值越接近0，则说明两个变量之间的相关程度越小，具体见下图： 1. 先给出公式推导： 2. Pearson相关系数可用于衡量变量之间的线性相关程度，但有一定的…

一、预测函数：1.第一个式子称为sigmoid函数，先了解一下sigmoid函数：通过sigmoid函数与线性回归预测函数的联立，即可得到逻辑回归的预测函数2.即是说，逻辑回归的预测函数实际上是：①通

1.预测函数：2.代价函数：假设每一个对象的预测值与真实值的误差为ε，即：则由中心极限定理可知：当样本数量很多时，可假设误差ε的分布符合均值μ=0，方差为σ^2的高斯分布，即：现在的任务是在所有可能的

理解：arr[A,B,C...]中，对索引可理解为每隔一个逗号表示降一维。逗号前面的A表示在已选数组的范围内降一维寻找，逗号后面的B表示在已选数组A内再降一维寻找，其中A,B,C...可为数字、切片；而当他们表示数组时变成花式索引，是这个理解的例外。详见第五点 规则 1： 如果…

1.使用布尔掩码作为索引过滤数据：（4.18）一、对数组或Series用布尔数组进行过滤，滤去对应位置为False的值，只保留对应位置为True的值：对数组：对Series：二、对DataFrame用

此次关于涉及到的主要是数据库的创建、表的创建、数据的插入以及数据的查询四部分。 首先通过pymysql的connect()方法声明一个mysql连接对象db，由于mysql在本地运行，所以传入的host(即IP)为localhost,后续参数依次输入用户名，密码，端口号。 我们…

一、 太激动了哈哈哈哈哈。直至现在（3.31日23：42），研发考核的基本功能我终于大致实现了（虽然可能很多别的大佬早就完成辽），回首这两个星期，既有接触新知识的兴奋，又有打码出错不断的恼怒，但经过两个星期的努力，我相信我自己已经比原来进步了很多。 二、 学到现在，我最大的感触…

1. 通过传递单个列表或数组获取结果： 2. 花哨的索引对多个维度也适用，第一个索引指的是行，第二个索引指的是列： 3. 索引值的配对遵循广播规则，每一行的值都与每一列配对： 4. 组合索引： 5. 用花哨的索引修改值： 6. 花哨的索引的应用： 1. np.sort()方法（…

1. NumPy中的聚合函数往往在python中也有与之相同功能的函数，但是NumPy中的聚合函数能在编译码中进行操作，所以计算得更快一些。 2. 聚合函数的两种用法(以sum为例)： 3. 默认情况下，每一个 NumPy 聚合函数将会返回对整个数组的聚合结果。但是可以通过设置…