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1、介绍协同过滤算法（CollaborativeFiltering）是比较经典常用的推荐算法，从1992年一直延续至今。所谓协同过滤算法，基本思想是根据用户的历史行为数据的挖掘发现用户的兴趣爱好，基于不同的兴趣爱好对用户进行划分并推荐兴趣相似的商品给用户。协同过滤算法主要分为两类：-基于物品的协同过

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前言LSTM航空乘客预测单步预测的两种情况。简单运用LSTM模型进行预测分析。加入注意力机制的LSTM对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。多层LSTM对航空乘客预测简单运用多层的LSTM模型进行预测分析。双向LSTM对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。ML

俗话说的好：网络一线牵，珍惜这段缘！网络的水很深，年轻人你把握不住，众所周知照片是可以P的，但是“视频”是“P”不了的（狗头保命）谁能想到AI换脸竟然如此便捷，在Python上小小拟合就可以完成实时视频换脸。请允许我小声介绍一下dlib库：Dlib是一个现代化的C++工具箱，其中包含用于在C++中创

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Numpy切片和索引ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与Python中list的切片操作一样。ndarray数组可以基于0~n-1的下标进行索引，切片对象可以通过内置的slice函数，并设置start,stop及step参数进行，从原数组中切割出一个新数组。切片还可以包括省略号

对许多人来说，贝叶斯统计仍然有些陌生。因为贝叶斯统计中会有一些主观的先验，在没有测试数据的支持下了解他的理论还是有一些困难的。本文整理的是作者最近在普林斯顿的一个研讨会上做的演讲幻灯片，这样可以阐明为什么贝叶斯方法不仅在逻辑上是合理的，而且使用起来也很简单。这里将以三种不同的方式实现相同的推理问题。

我们都知道，Numpy是Python环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas也是Python环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有Numpy和Pandas的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速

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Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。创建数组1、Array它用于创建一维或多维数组。Dtype:生成数组所需的数据类型。ndim:指定生成数组的最

介绍一款新的绘图神器：sviewgui。sviewgui介绍此GUI基于matplotlib，您可以通过多种方式可视化您的csv文件。主要特点： Ⅰ散点图、线图、密度图、直方图和箱线图类型； Ⅱ标记大小、线宽、直方图的bin数量、颜色图的设置（来自cmocean）； Ⅲ

我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。1.使用Pandas自带的函数读取文件第一个错误与实际使用Pandas完成某些任务有关。具体来说我

为了简单起见这里将使用递归来创建树节点，虽然递归不是一个完美的实现，但是对于解释原理他是最直观的。首先导入库复制importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt1.2.3.首先需要创建训练数据，我们的数据将具有独立变量（x）和一个

Numpy定义NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy通常与SciPy(ScientificPython)和Matplotlib(绘图库)一起使用，这种组合广泛用于替代MatLab

 Python中文社区（ID:python-china）本篇文章中，我将用Python构建一个简单的移动平均线交叉交易策略进行回测，并使用标准普尔500指数（S&P500）进行测试。一个简单的移动平均线交叉策略可能是使用技术指标的量化交易策略的最简单示例之一，在用Python进行与

我们都知道Pandas和NumPy很棒，它们在我们的日常分析中起着至关重要的作用。没有Pandas和NumPy，我们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷茫。今天，我将分享12个惊人的Pandas和NumPy函数，这些函数将使您的生活和分析变得比以前容易得多。最后，您可以找到本文所用代码的Jupyte

在机器学习和数据科学工程的日常数据处理中，我们会遇到一些特殊的情况，需要用样板代码来解决这些问题。在此期间，根据社区的需求和使用，一些样板代码已经被转换成核心语言或包本身提供的基本功能。本文作者将分享5个优雅的PythonNumpy函数，有助于高效、简洁的数据处理。在reshape函数中使用参数-1