鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个品种中的哪一类。
是机器学习基础学习的典型案例。
通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个品种中的哪一类。
是机器学习基础学习的典型案例。
2018/10/24 2:15:09
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ML算法：线性回归逻辑回归朴素贝叶斯知识网络K均值决策树随机森林支持向量机ANN....等排序算法：快速排序气泡排序合并排序插入排序...等数据结构和算法：Queue列二叉树链表跳过清单BFS，DFS....等DSP和多媒体技术：快速傅立叶变换小波哈夫曼...等
2017/1/7 17:36:11
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线性回归餐厅情感分析目录表描述线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还能否定的。
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
2021/7/1 3:16:04
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本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。
分享给大家供大家参考，具体如下：前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。
代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。
发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，登时高大上了#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-#导入需要的包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.py
分享给大家供大家参考，具体如下：前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。
代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。
发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，登时高大上了#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-#导入需要的包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.py
2022/10/9 15:44:35
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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