css如何使用scale()方法进行缩放 1、缩放是指缩放和放大。在CSS3中，我们可以使用scale()方法根据中心点缩放元素。...2、三种方法可以缩放scale()，scaleX(x)、scaleY(y)、scale(x,y)。...(1)scaleX(x)：元素仅水平缩放(X轴缩放)； (2)scaleY(y)：元素仅垂直缩放(Y轴缩放)； (3)scale(x,y)：元素水平方向和垂直方向同时缩放(X轴和Y轴同时缩放)； 实例...对元素进行缩放： img{ transition: .2s;} .img-wrapper:hover img{ transform: scale(1.2); ...} scaleX()水平方向 scaleY()垂直方向 scale()双方向 以上就是css使用scale()方法进行缩放的方法，希望对大家有所帮助。
我们的app经常遇到这样一种场景，就是小图到大图的转换，这时候如果有个缩放动画就会很自然。本节将介绍如何使用动画进行缩放图片，在点击头像看大图这种场景可以使用。本文的例子的示意图如下所示： ?...缩放动画 大体上，你需要从正常尺寸的View的界限动画到大尺寸的View的界限。下面的方法通过四步介绍了如何实现一个从缩略图到大图的放大动画。 分配大图给ImageView，即放大后的View。...使用一个相似的动画作用于大的ImageView，当点击后，图片缩小回去，最后隐藏ImageView。...从大到小缩放 从大到小的缩放动画与上面的动画相反，这里就不贴代码了，感兴趣的可以去后面找demo地址查看。 缩放比例不一致的效果 上面的例子与官方类似，都是缩放比例一致。...本着好奇心，试试缩放比例不一致的效果如何。 效果如下： ? 反正我是没怎么看出差距来，看出来的差距的欢迎留言我。
本文将带你领略，如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。 第一步，导入 让我们从导入数据预处理所需要的库开始吧。库是非常棒的使用工具：将输入传递给库，它则完成相应的工作。...导入相关库开始： from sklearn.preprocessing import StandardScaler 创建一个需要缩放对象并调用 Standard Scaler sc_X = StandardScaler...sc_y = StandardScaler() y_train = sc_y.fit_transform(y_train) 对于哑变量而言，是否需要进行缩放？...将所有数据缩放至同一量纲固然有好处，但缺点是，这丢失了解释每个观测样本归属于哪个变量的便捷性。 对于 Y 呢？如果因变量是 0 和 1，那么并不需要进行特征缩放。这是一个具有明确相关值的分类问题。...毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。思考是否缩放特征以及如何缩放特征？是否引入哑变量？是否要对数据做编码？是否编码哑变量……有非常多需要考虑的细节。
UIImage类并没有提供缩放图片需要用到的API，是不是觉得很吃惊？没关系，我们自己来添加一个。...定义缩放图片的Category // UIImage+Scale.h @interface UIImage (scale) -(UIImage*)scaleToSize:(CGSize)size...implementation UIImage (scale) -(UIImage*)scaleToSize:(CGSize)size { // 创建一个bitmap的context // 并把它设置成为当前正在使用的...// 使当前的context出堆栈 UIGraphicsEndImageContext(); // 返回新的改变大小后的图片 return scaledImage; } @end 如何使用...scaledImage = [image scaleToSize:CGSizeMake(25.0f, 35.0f)]; ---- Previous NSLog中使用的格式符
本文将带你领略，如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。 第一步，导入 让我们从导入数据预处理所需要的库开始吧。库是非常棒的使用工具：将输入传递给库，它则完成相应的工作。...导入相关库开始： from sklearn.preprocessing import StandardScaler 创建一个需要缩放对象并调用 Standard Scaler 。...sc_y = StandardScaler() y_train = sc_y.fit_transform(y_train) 对于哑变量而言，是否需要进行缩放？...将所有数据缩放至同一量纲固然有好处，但缺点是，这丢失了解释每个观测样本归属于哪个变量的便捷性。 对于 Y 呢？如果因变量是 0 和 1，那么并不需要进行特征缩放。这是一个具有明确相关值的分类问题。...毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。思考是否缩放特征以及如何缩放特征？是否引入哑变量？是否要对数据做编码？是否编码哑变量……有非常多需要考虑的细节。
本文将带你领略，如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。 导入数据 让我们从导入数据预处理所需要的库开始吧。库是非常棒的使用工具：将输入传递给库，它则完成相应的工作。...导入相关库开始： from sklearn.preprocessing import StandardScaler 创建一个需要缩放对象并调用Standard Scaler。...sc_y = StandardScaler() y_train = sc_y.fit_transform(y_train) 对于哑变量而言，是否需要进行缩放？...将所有数据缩放至同一量纲固然有好处，但缺点是，这丢失了解释每个观测样本归属于哪个变量的便捷性。 对于Y呢？如果因变量是0和1，那么并不需要进行特征缩放。这是一个具有明确相关值的分类问题。...毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。思考是否缩放特征以及如何缩放特征？是否引入哑变量？是否要对数据做编码？是否编码哑变量……有非常多需要考虑的细节。
其核心概念在于建立因变量（或称为目标变量、响应变量）与自变量（或称为特征、预测变量）之间的线性关系模型。...本文将带你一起探索线性回归算法的基本原理、应用场景以及如何使用Python实现它。 2. 线性回归的基本原理 回归方程 线性回归是一种简单但功能强大的预测建模技术。...由于房屋面积和卧室数量的尺度可能不同（例如，面积可能是以平方米为单位，而卧室数量是以整数为单位），我们可以使用标准化或归一化来缩放这些特征 代码示例(伪代码)（Python）： from sklearn.preprocessing...import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_features = scaler.fit_transform(X[['area'...特征缩放： 将特征值缩放到相似的范围，这有助于梯度下降算法更快地收敛。常见的特征缩放方法包括最小-最大缩放和Z-score标准化。 5.
哪些机器学习算法需要标准化和归一化 1）需要使用梯度下降和计算距离的模型要做归一化，因为不做归一化会使收敛的路径程z字型下降，导致收敛路径太慢，而且不容易找到最优解，归一化之后加快了梯度下降求最优解的速度...示例数据集包含一个自变量（已购买）和三个因变量（国家，年龄和薪水），可以看出用薪水范围比年龄宽的多，如果直接将数据用于机器学习模型（比如KNN、KMeans），模型将完全有薪水主导。...Z-Score标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() sc_X = sc_X.fit_transform...可以看出归一化比标准化方法产生的标准差小，使用归一化来缩放数据，则数据将更集中在均值附近。...这是由于归一化的缩放是“拍扁”统一到区间（仅由极值决定），而标准化的缩放是更加“弹性”和“动态”的，和整体样本的分布有很大的关系。
1 二元逻辑回归 回归是一种很容易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。...最常见问题如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病， 其中的望、闻、问、切就是获取的自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。...4 实例 小提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 下面的例子展示了如何使用逻辑回归。 5 源码分析 5.1 训练模型 如上所述，在MLlib中，分别使用了梯度下降法和L-BFGS实现逻辑回归参数的计算。...5.1.1 根据提供的参数缩放特征并添加截距 在最优化过程中，收敛速度依赖于训练数据集的条件数(condition number)，缩放变量经常可以启发式地减少这些条件数，提高收敛速度。...在这里使用StandardScaler将数据集的特征进行缩放。详细信息请看StandardScaler。appendBias方法很简单，就是在每个向量后面加一个值为1的项。
： from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_features = scaler.fit_transform...： from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform...项目步骤 数据加载：使用Pandas加载数据。 数据清洗：处理缺失值、异常值。 特征工程：创建新特征、进行特征缩放。 EDA：使用Matplotlib进行可视化。...例如，在广告费用与销售额的关系中，广告费用是自变量，销售额是因变量。 数据预处理：在进行建模之前，通常需要对数据进行清洗和准备。...绘制散点图：通过绘制散点图来可视化自变量和因变量之间的关系，初步判断它们之间是否存在线性关系。 建立模型：使用适当的统计软件或编程语言（如R、Python等）中的函数来拟合回归模型。
dog 4 2400.0 yes 2 dog 3 7000.0 no 3 cat 2 3400.0 yes 4 moose 6 4000.0 no 5 moose 3 NaN yes 将数据划分为因变量和自变量...进行测试集与训练集划分的一种常见的方法是将数据集按 80/20 进行划分，其中 80% 的数据用作训练，20% 的数据用作测试，由 test_size = 0.2 指明，random_state 指定是否随机划分 特征缩放...当我们的数据跨度很大的话或者在某些情况下（如：学习时，模型可能会因数据的大小而给予不同的权重，而我们并不需要如此的情况），我们可以将数据特征进行缩放，使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler...from sklearn.preprocessing import StandardScaler x[:, 0] = labelencoder.fit_transform(x[:, 0]) # 将属性变为数字...print(x_train) sc_x = StandardScaler() # x_train = sc_x.fit_transform(x_train) x_test = sc_x.transform
常见的无量纲化方法有标准化和区间缩放法。...2.1.1 标准化 标准化需要计算特征的均值和标准差，公式表达为： 使用 preproccessing 库的 StandardScaler 类对数据进行标准化的代码如下： from sklearn.preprocessing...import StandardScaler #标准化，返回值为标准化后的数据 StandardScaler().fit_transform(iris.data) 2.1.2 区间缩放法...区间缩放法的思路有多种，常见的一种为利用两个最值进行缩放，公式表达为： 使用 preproccessing 库的 MinMaxScaler 类对数据进行区间缩放的代码如下： from sklearn.preprocessing...假设自变量有 N 种取值，因变量有 M 种取值，考虑自变量等于 i 且因变量等于 j 的样本频数的观察值与期望的差距，构建统计量： 这个统计量的含义简而言之就是自变量对因变量的相关性。
缩放图片是让图片丢失部分像素，从而导致图片失真。一种比较简单的方法就是抽取法。...我们看下效果： 原图 宽度缩放（第二维度） 高度缩放（第一维度）
常见的无量纲化方法有标准化和区间缩放法。标准化的前提是特征值服从正态分布，标准化后，其转换成标准正态分布。区间缩放法利用了边界值信息，将特征的取值区间缩放到某个特点的范围，例如[0, 1]等。...2.1.1 标准化 标准化需要计算特征的均值和标准差，公式表达为： 使用preproccessing库的StandardScaler类对数据进行标准化的代码如下： 1 from sklearn.preprocessing...import StandardScaler2 3 #标准化，返回值为标准化后的数据4 StandardScaler().fit_transform(iris.data) 2.1.2 区间缩放法 区间缩放法的思路有多种...，常见的一种为利用两个最值进行缩放，公式表达为： 使用preproccessing库的MinMaxScaler类对数据进行区间缩放的代码如下： from sklearn.preprocessing...假设自变量有N种取值，因变量有M种取值，考虑自变量等于i且因变量等于j的样本频数的观察值与期望的差距，构建统计量： 这个统计量的含义简而言之就是自变量对因变量的相关性。
声明：本文讨论主题的不是严谨意义上的“因果关系”，而是探讨自变量与因变量的关系(实际上不是真的因果关系)，主要关注点在于找到并验证影响(或预测)因变量Y的自变量X。...定义业务上的关键指标(比如KPI)为因变量Y，在业务分析中常会遇到： 用户组A和用户组B在行为Y上的差异和哪些影响因素有关？...对一批用户发放了优惠券，导致这批用户短期交易量提升； 空间维度上的相关，更关注在同一时间横截面下自变量和因变量的关系，e.g....Gusukuma 基于对比和关联，我们会发现一些可疑的影响因素X1,X2,X3……，接下来需要验证这些影响因素是不是真的和因变量Y有关。...实验设计的注意点： 确定好实验要操作的自变量X，以及衡量实验效果的因变量Y； 实验自变量可能是离散变量，也可能是连续变量。
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