导入包

numpy是用Python进行科学计算的基本软件包。 sklearn为数据挖掘和数据分析提供了简单高效的工具。 matplotlib是一个用于在Python中绘制图表的库。 testCases提供了一些测试例子来评估你的函数的正确性 planar_utils提供了在这个任务中使用的各种有用的功能

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from testCases import * 
import sklearn  
import sklearn.datasets
import sklearn.linear_model
from planar_utils import plot_decision_boundary, sigmoid, load_planar_dataset, load_extra_datasets

%matplotlib inline

np.random.seed(1) # 设置seed，使结果一致

理解业务

画出爬取网站的url结构图

配置

安装Mysql

linux下输入 sudo apt-get install mysql-server安装 用ps aux|grep mysqld检查mysql是否运行成功 musql -uroot -p登录 登录后 show databases;显示表信息 exit 关闭 打开## 配置

配置

主题

快捷键

搜索类

• Ctrl+F 适合搜索当前文件中的关键字
• Ctrl+R 适合搜索当前文件中的函数名
• Ctrl+P 可以搜索当前项目的文件名，方便快速找到想找的文件
• Ctrl+Shift+P 打开命令框，eg：输入关键字，调用sublime text或插件的功能，例如使用package安装插件。

自定义快捷键

在浏览器打开

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{ "keys": ["f1"], "command": "side_bar_files_open_with",
            "args": {
                "paths": [],
                "application": "C://Users//Administrator//AppData//Local//Google//Chrome//Application//chrome.exe",
                "application": "",
                "extensions":".*"
            }
     },

主要流程如下

特征抽象

时间戳

1. 选择合适的时间
2. 把年月日格式的数据转化为十进制

二值类

将数据量化

多值有序类

多值无序类

信息阉割

One-hot 编码

One-hot编码方式的优点是保存了所以信息的信息量 原则：是通过唯一数值标识每个字符数据在其特征列中的位置属性来实现特征编码 ### 文本类型 ### 图像或语音数据

基本概念

在Sublime中预览markdown环境

通过Markdown Preview插件

按Ctrl + Shift + P，输入install Packages回车 ＊ 输入Markdown Preview回车，进行安装 设置预览快捷键 在Preferences的Key Bindings中设置快捷键alt+m 命令为preview in browser，意思是可以在浏览器看到预览效果

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{ "keys": ["alt+m"], "command": "markdown_preview", "args": { "target": "browser"} }

采样

归一化

去噪声

Simulink

用 Simulink 求解黄金分割比