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PAT 甲级 1152 Google Recruitment (20分)
CSDN-Ada助手: 非常感谢CSDN博主写的这篇“PAT 甲级 1152 Google Recruitment (20分)”博客,文章内容非常精彩,我觉得很适合写一篇关于算法的技术博文。下一篇你可以继续就算法的优化或者实现细节进行深入剖析,相信会有更多读者受益。加油! 为了方便博主创作,提高生产力,CSDN上线了AI写作助手功能,就在创作编辑器右侧哦~(https://mp.csdn.net/edit?utm_source=blog_comment_recall )诚邀您来加入测评,到此(https://activity.csdn.net/creatActivity?id=10450&utm_source=blog_comment_recall)发布测评文章即可获得「话题勋章」,同时还有机会拿定制奖牌。 下采样及过采样·交叉验证及混淆矩阵【知识整理】豆花不放葱: 咯朱你好,想请问一下,如果将数据划分成训练集、验证集和测试集,那么过采样是在训练集和验证集上做,还是只考虑在训练集上做呢? facetgrid(pairgrid)使用方法及绘制多变量【知识整理】whursidea_jzy: 请问在增加分类的选项中对脚线是以直方图显示的,但原来是堆叠直方图,现在不是了,这个知道在哪里可以修改吗 下采样及过采样·交叉验证及混淆矩阵【知识整理】暴躁的茬: [code=python] import numpy as np list = [0,1,2,3,4,5] random_normal_indices = np.random.choice(len(list),2,replace=False) print(random_normal_indices) random_normal_indices = np.random.choice(list,2,replace=False) print(random_normal_indices)[/code] 之前误删了回答len()问题的回答,现在补一下:因为抽取方式是按照索引抽取的,所以抽取的时候直接用len()后的zero的长度代替[0,...,n-1]也是可以完成操作的,实例在上面贴出来了,可以试一下 下采样及过采样·交叉验证及混淆矩阵【知识整理】Ro-oad: 请楼主留住这个帖,虽此次只是为了大作业而临阵磨枪,但这文章确实对我大有帮助。以后重新好好学习机器学习再来重读 |
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