点击上方"AI机器学习与深度学习算法"，选择"星标"公众号 原创干货，第一时间送达 在很多场景中经常会用到统计计数的需求，比如在实现 kNN 算法时统计 k 个标签值的个数，进而找出标签个数最多的标签值作为最终...Python内建的 collections 集合模块中的 Counter 类能够简洁、高效的实现统计计数。...('chenkc') # 从 mapping 中实例化 Counter 对象 c = Counter({'a':1, 'b':2, 'c':3}) # 从关键词参数中实例化 Counter 对象 d...print(c['d']) 4 >>> print(c) Counter({'d': 4, 'c': 3, 'b': 2, 'a': 1}) Counter 中的方法 实例化 Counter 类对象之后...由于 Counter 类继承自 dict 类，所以 Counter 类可以使用 dict 类的方法。下面分别从 Counter 所特有的方法和一些字典的常规方法来介绍。
我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...加速搜索 上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量 其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random..., 复杂度是一样的, 只不过我们把赋值临时变量的功夫省下来了, 其实如果传进来的weights是已经按照从大到小排序好的话, 速度会更快, 因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数) 4....更多的随机数 如果我们使用同一个权重数组weights, 但是要多次得到随机结果, 多次的调用weighted_choice方法, totals变量还是有必要的, 提前计算好它, 每次获取随机数的消耗会变得小很多
但在这篇博客即将讨论的论文中，作者提出了一种新的基于权重的集成方法。这种方法通过结合相同网络结构不同训练阶段的权重获得集成模型，然后进行预测。...随机梯度下降法在损失平面上传播，损失平面的高低由损失函数的值决定。 局部与全局最优解 可视化与理解多维权重空间的几何特点是非常困难的。...这是一篇关于随机加权平均的新论文所获得的成果。 随机加权平均(SWA，Stochastic Weight Averaging) 随机加权平均和快速几何集成非常近似，除了计算损失的部分。...通过对几个这样的点取平均，很有可能得到一个甚至更低损失的、全局化的通用解（上面左图上的Wswa）。 这儿展示了 SWA 是如何工作的。不需要集成很多模型，只需要两个模型。...随机加权平均权重更新公式 每次学习率循环结束的时候，第二个模型的当前权重会被用于更新正在运行的平均模型的权重，即对已有的平均权重和第二个模型产生的新权重进行加权平均（左图中的公式）。
import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
现在做群体基因组的论文大部分会公开自己论文分析中的变异检测结果，通常是vcf文件，我们自己可以把vcf文件下载下来试着复现论文中的内容，有时候vcf文件过大，每一步处理起来都会花费比较长的时间。...有时候就想把这个vcf文件缩小，随机选择一部分。 查了一下，没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本，没有思路。...这个函数随机生成一个小于1的数，如果我们想要随机取vcf文件中的10%，就设置random.random()的行就是所有的行的10%左右。...运行 python randomSelectRowsFromVCF.py tiny.vcf tiny.out.vcf 1 123 四个位置参数分别是 输入文件 输出文件 随机选取的比例（0-100）...随机数种子 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记
问： 如何从Bash脚本本身中获得其所在的目录？ 我想使用Bash脚本作为另一个应用程序的启动器。我想把工作目录改为Bash脚本所在的目录，以便我可以对该目录下的文件进行操作，像这样: $ ..../application 答： 咱们容易想到的方法是使用 dirname "$0"。 #!...但是在以相对路径的方式去执行脚本时，获取的目录信息是相对路径，不能满足其他需要获取绝对路径的场景。 如果要获取绝对路径，可以使用如下方法： #!...)]" echo "dirname : [$(dirname $(realpath "$0") )]" 参考： stackoverflow question 59895 相关阅读： 在shell编程中$.../（点-斜杠），以便在bash中运行它 shell脚本对编码和行尾符敏感吗
通过复盘，当类似局面再次出现，你就能快速预测接下来的动态走向，更好应对。 项目复盘会则是 项目团队有意识从过去行为经验中，进行集体学习的过程。...一般在项目或里程碑完结后，由项目经理组织召集项目成员，一起回顾项目整个历程中，团队做对哪些事，做错哪些事，再来一次，如何做更好，沉淀该项目产生的集体智慧。...如何做好项目复盘，如何通过复盘去培养团队的持续改进能力？ 1 复盘会的基调设定 复盘会前，想清楚复盘的目的，设定好复盘基调，更重要。 曾组织过复盘“坑爹功能”大搜罗。...这样每个人都会小心避开自己的问题，转而说别人的问题，复盘失去意义。 如何设定开放的基调 自己要先进入反思区。 在那次复盘会之前，我跟这个部门的负责人，就部门中反复出现的各种问题，进行过多次深度沟通。...会议结束后，部门还发起“整风运动”，从增强用户意识的讲座，到用户调研方法的培训，再到激励与考核制度的挂钩，让复盘会反思的成果，逐渐渗透到每个人的日常工作。
Zebra BI，使用强大的可视化工具创建令人惊叹的报告和仪表板，以在创纪录的时间内从您的数据中提供真正的洞察力。...，且功能本身是安全稳定的； Zebra BI 已经获得强大生命力，不必担心它突然不运转。...，将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平，并在创纪录的时间内从您的数据中提供切实可行的洞察力。...原生支持智能批注匹配 Zebra BI 还支持将批注与具体的呈现完美整合。如下（动画）： 用户不但知道生意的好坏，还可以立马聚焦在出问题的地方并获得解释，以便了解更清晰的故事。...（这个表情好符合这里的场景有没有） 从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。
前言 本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。...什么是类和对象 类和对象，在我们的生活中其实是很容易找例子的。类是一种把对象分组归类的方法。比如动物，植物就可以看作是类，而大象，狮子就可以看作一个动物类中的对象；花，草可以看作是植物类中的对象。...在我们的python编程中，也是有类和对象的，比如我们知道的数据类型就可以看做是类，数字类，字符类，列表类，函数类；实际的1，2，3数字就是数字对象了，"abc"等就是字符对象了，这些都是python中提供的对象...当然还有很多其它好处，但是如果使用的比较少或者了解的比较少，你可能感觉不到它的一个优势，更多的理解体会还需要再往后的学习中慢慢感悟，等到那一天你觉得代码比较多，要处理的对象比较多，更改代码，添加功能比较麻烦时...如何利用类和对象去编程 前面讲了很多概念性的东西，下面讲讲如果利用类去编程，当然学完后还是需要自己去理解，将其用到自己的实际项目中，这里比较考验你的解决问题能力，如何将实际问题变成程序的问题，和数学中的建模问题很相似
同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。 非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。 银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...提供一流的服务是最终的选择，银行可以提供，应对私人，非银行部门。更快地访问他们的钱包，更提供在线网站，丰硕的cashbacks，更好的方法管理资金和投资可以吸引人们的兴趣，对使用银行服务的数字支付。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。
类方法、静态方法 类方法 类方法是以类对象作为第一个参数的方法。需要使用装饰器@classmethod来标识其为类方法。对于类方法，第一个参数必须是类对象，一般以cls作为第一个参数。...__type 使用场景： 当方法中需要使用类对象（如访问私有类属性等）时，定义类方法。 类方法一般和类属性配合使用。...静态方法 静态方法通过装饰器@staticmethod来修饰，静态方法既不需要传递类对象也不需要传递实例对象（形参没有self/cls）。静态方法也可以通过实例对象和类对象去访问。...使用场景 当方法既不需要使用实例对象（如实例对象，实例属性），也不需要使用类对象（如类属性、类方法、创建实例等）时，定义静态方法。 取消不需要的参数传递，有利于减少不必要的内存占用和性能消耗。...注意点： 当类中定义了同名的方法时，调用方法会执行最后定义的方法。
在 Python 中，列表是一种非常常见且强大的数据类型。但有时候，我们需要从一个列表中删除特定元素，尤其是当这个元素出现多次时。...本文将介绍如何使用简单而又有效的方法，从 Python 列表中删除所有出现的元素。方法一：使用循环与条件语句删除元素第一种方法是使用循环和条件语句来删除列表中所有特定元素。...具体步骤如下：遍历列表中的每一个元素如果该元素等于待删除的元素，则删除该元素因为遍历过程中删除元素会导致索引产生变化，所以我们需要使用 while 循环来避免该问题最终，所有特定元素都会从列表中删除下面是代码示例...结论本文介绍了两种简单而有效的方法，帮助 Python 开发人员从列表中删除所有特定元素。使用循环和条件语句的方法虽然简单易懂，但是性能相对较低。使用列表推导式的方法则更加高效。...无论哪种方法，都可以根据自身需求来选择。
Python 提供了多种方法来删除字符串列表中的特殊字符。本文将详细介绍在 Python 中删除字符串列表中特殊字符的几种常用方法，并提供示例代码帮助你理解和应用这些方法。...方法二：使用正则表达式Python 的 re 模块提供了正则表达式的功能，可以用于模式匹配和字符串处理。我们可以使用正则表达式来删除字符串列表中的特殊字符。...如果需要修改原始列表，可以将返回的新列表赋值给原始列表变量。结论本文详细介绍了在 Python 中删除字符串列表中特殊字符的几种常用方法。...这些方法都可以用于删除字符串列表中的特殊字符，但在具体的应用场景中，需要根据需求和特殊字符的定义选择合适的方法。...希望本文对你理解如何从 Python 中的字符串列表中删除特殊字符有所帮助，并能够在实际编程中得到应用。
问题1 问题描述：在一个文件夹中，有着普通文件以及文件夹，那么我们如何做到删除全部文件夹而不删除文件呢？ 如下图所示，我们想要删除test文件夹中的所有文件夹，而保留其他文件： ?...Version 1 看到这个问题的第一刻，我想到的是文件夹没有后缀名，其他文件有后缀名，而拥有后缀名则意味着文件名称里面会有.的存在，我们就可以利用这个差别，来区分两者，进而实现问题描述中的功能。...于是我就写出了以下Python代码： import os os.chdir('H:\\学习代码\\test') # 改变路径到想要进行操作的文件夹 file_list = os.listdir...我们可以看到，test文件夹中的文件已经全部删除。 ? Version 2.0 但是，后来仔细一想，上面这种方法却存在一个非常大的问题，如果普通文件是没有后缀名，也就是文件名称中不存在....问题2 问题描述：我们如何做到删除一个文件夹中的空白文件夹，而不删除其他文件呢？ ? 可以看出，问题2是问题1的进阶版本，只需要在问题1的代码基础上，增加一个判断文件夹是否空白的语句即可。
单词的数值表示 现在我们有了训练好的模型，对单词有一些语义理解，我们应该如何使用它？...# # Index2word 是一个列表，包含模型词汇表中的单词名称。 # 为了获得速度，将其转换为集合。...但是，当我们尝试以这种方式加权我们的单词向量时，我们发现没有实质的性能改善。 从单词到段落，尝试 2：聚类 Word2Vec 创建语义相关单词的簇，因此另一种可能的方法是利用簇中单词的相似性。...我们应该如何决定要创建多少个簇？ 试错法表明，每个簇平均只有5个单词左右的小簇，比具有多个词的大簇产生更好的结果。 聚类代码如下。 我们使用 scikit-learn 来执行我们的 K-Means。...现在，每个单词的聚类分布都存储在idx中，而原始 Word2Vec 模型中的词汇表仍存储在model.index2word中。
在Python中，我们可以通过 __name__获得一个函数的名字： >>> def play_game(args): ......__name__}') step(args) 在这样的场景下，这个打印名字的功能就有用了。
在本教程中，您将了解如何在 Python 中开发多项逻辑回归模型。 完成本教程后，您将了解： 多项逻辑回归是逻辑回归的扩展，用于多类分类。...现在我们已经熟悉了多项逻辑回归，让我们看看我们如何在Python中开发和评估多项逻辑回归模型。...可以使用系数的加权，将惩罚的强度从完全惩罚降低到非常轻微的惩罚。 默认情况下，LogisticRegression类使用L2惩罚，系数的权重设置为1.0。...# 定义带有默认惩罚的多项式逻辑回归模型 Logistic 惩罚的加权实际上是反加权，也许惩罚=1-C。 从文件中可以看出。...多项式Logistic回归的L2惩罚与准确率的箱线图 概括 在本教程中，您了解了如何在 Python 中开发多项逻辑回归模型。 你有任何问题吗？ 在下面的评论中提出您的问题，我们会尽力回答。
今日锦囊 特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据 ?...Index 1、到底什么是不平衡数据 2、处理不平衡数据的理论方法 3、Python里有什么包可以处理不平衡样本 4、Python中具体如何处理失衡样本 印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章...Python中具体如何处理失衡样本 为了更好滴理解，我们引入一个数据集，来自于UCI机器学习存储库的营销活动数据集。...我们在完成imblearn库的安装之后，就可以开始简单的操作了（其余更加复杂的操作可以直接看官方文档），以下我会从4方面来演示如何用Python处理失衡样本，分别是： ? 1、随机欠采样的实现 ?...(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn。
印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章，整理相关的理论与实践知识，于是乎有了今天的文章。...00 Index 01 到底什么是不平衡数据 02 处理不平衡数据的理论方法 03 Python里有什么包可以处理不平衡样本 04 Python中具体如何处理失衡样本 01 到底什么是不平衡数据 失衡数据发生在分类应用场景中...04 Python中具体如何处理失衡样本 为了更好滴理解，我们引入一个数据集，来自于UCI机器学习存储库的营销活动数据集。...我们在完成imblearn库的安装之后，就可以开始简单的操作了（其余更加复杂的操作可以直接看官方文档），以下我会从4方面来演示如何用Python处理失衡样本，分别是： 1、随机欠采样的实现 2、使用...(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn。
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