python中k=k2与k=k2有什么区别

python中k=k2与k=k2有什么区别

这两个运算符都表示除法,但是这两个运算符在Python2和Python3里面的表现是不一样的。在python2里面,运算符和的结果是一样的,都没有小数,举个例子来说,k=52,那么k的值就是2,k=52,k的结果也还是2
Python240
用R完成倾向性得分匹配

用R完成倾向性得分匹配

倾向性得分匹配是一类基于反事实理论的数据预处理方法,在医学和政策研究中被广泛应用。R中有几个很优秀的包可用于开展倾向性得分匹配,而其中功能较强、知名较广、使用方便的当属Matchit,这个包与cobalt包联合使用,基本能完成PSM全流程分
Python140
python之k-近邻算法(sklearn版)

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上文借用了numpy和pandas等模块自编了k-近邻算法 python之k-近邻算法(非sklearn版) ,这次借用sklearn轮子来实现一下 数据还是用上篇文章的数据来 https:pan.baidu.coms1zIG
Python160
python分类算法有哪些

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常见的分类算法有:K近邻算法决策树朴素贝叶斯SVMLogistic Regressionl1 = ['a', 'c', 't']l2 = ['3412a34214
Python190
用R完成倾向性得分匹配

用R完成倾向性得分匹配

倾向性得分匹配是一类基于反事实理论的数据预处理方法,在医学和政策研究中被广泛应用。R中有几个很优秀的包可用于开展倾向性得分匹配,而其中功能较强、知名较广、使用方便的当属Matchit,这个包与cobalt包联合使用,基本能完成PSM全流程分
Python220
kNN(k-NearestNeighbor)算法

kNN(k-NearestNeighbor)算法

参考《数据挖掘10大算法》对kNN算法进行基本总结,附有一个Python3的简例。基本思想从训练集中找出 k 个最接近测试对象的训练对象,再从这 k 个对象中找出居于主导的类别,将其赋给测试对象。定位由于这
Python190
用R完成倾向性得分匹配

用R完成倾向性得分匹配

倾向性得分匹配是一类基于反事实理论的数据预处理方法,在医学和政策研究中被广泛应用。R中有几个很优秀的包可用于开展倾向性得分匹配,而其中功能较强、知名较广、使用方便的当属Matchit,这个包与cobalt包联合使用,基本能完成PSM全流程分
Python280
R语言Knn算法中的训练集和测试集必须各占一半吗

R语言Knn算法中的训练集和测试集必须各占一半吗

这个不一定。之所以要分训练集和测试集是因为怕过度拟合(overfitting),所以需要一个测试集来检验确定 你建立的模型并不只是适合于这一组数据。我一般都是70%训练集30%测试集。当然,得看数据量有多大,以及复杂程度。只要训练集&
Python200
python之k-近邻算法(sklearn版)

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上文借用了numpy和pandas等模块自编了k-近邻算法 python之k-近邻算法(非sklearn版) ,这次借用sklearn轮子来实现一下 数据还是用上篇文章的数据来 https:pan.baidu.coms1zIG
Python210