以上引入方式，都可以用于引入子包，只需要在包名的后面跟上子包名即可， 在trade包中创建一个子包hello，其中包含h1模块： └── trade/ └── hello/ ├── __init__.py └── h1.py ├─...

本节你会学到什么 理解数学分析在数据分析和机器学习中的基础作用 知道导数、梯度和函数形状如何影响模型训练 建立从公式到代码再到模型调试的学习主线 学机器学习数学，都会有一个很真实的疑问...

当程序遇到不符合预期情况时，可以使用raise语句手动触发（抛出）异常。 print('欢迎使用年龄判断系统') try: age = int(input('请输入你的年龄：')) if 18 <= age <= 120: print('成年')...

2.5.1 损失函数 对于模型一次预测结果的好坏，需要有一个度量标准。 对于监督学习而言，给定一个输入X，选取的模型就相当于一个“决策函数”f，它可以输出一个预测结果f(X)，而真实的结果（标签...

2.1. 概述 包是一种组织模块的方式，包中可以包含：各种模块、子包、其他资源等。 在 Python 中，【包含__init__.py 的文件夹】就是一个包（Package）。 我们通常会把【某个特定功能相关的所有...

1. 概述 1.1. 对象 『对象』是一个拥有『属性』和『行为』的个体，它是构成现实世界和程序世界的基本单位。编程领域有这么一句话，叫“万物皆对象！”之所以这么说，是因为任何一个具体存在的人...

在完成数据探索之后，我们需要将短信文本转换为机器学习可用的特征，以便进行分类任务。 这部分包括以下内容： 处理类别标签：将垃圾短信（Spam）和正常短信（Ham）转换为数值型标签。 文本特征...

1. 目标定义和假设设定 案例名称：股票市场历史数据探索 数据集来源：Kaggle - Stocks Data 文件路径：./dataset/005/all_stocks_5yr.csv 1.1 背景与业务需求 股票市场是一个复杂的金融系统，价...

在数据探索后，我们需要进行特征工程，目的是选择合适的特征，并构造新的特征，以便后续的机器学习模型能更好地学习股票价格的变化规律。 3.1 特征选择 我们从原始数据中提取以下特征： 基本价...

1.  一些核心概念 1️⃣并发 vs 并行 并发： 概念：在一段时间内，当 CPU 面对多个任务时，会将每个任务交替着执行一段时间。 特点： (1). 对于某个瞬间，CPU实际上只在执行一个任务。 (2). CP...