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联邦学习实战代码

于 2021-05-07 发布
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联邦学习实战代码

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  • 信用异常检测(.ipynb)
    样本数据不均衡的数据的解决方案: 过采样:生成样本少的样本,和样本多的样本一样多(同样多) 下采样:两种样本一样小,从多的样本中删除一部分(同样少) 特征缩放:对Amount列进行特征缩放,使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致 机器学习误区:会认为数值大的数据重要程度较大,但是我们拿到数据,其实每个属性的重要程度是一样的,所以需要进行特征缩放 所以可以进行:归一化(缩放到0~1)或者标准化(缩放到-1~1)
    2020-12-07下载
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  • django学习笔记(非常详细)
    这是第一天的教程目录,该实例一共8天的教程,讲的非常详细 目录 Django框架的介绍Django的安装Django框架开发创建项目的指令Django项目的目录结构HTTP协议HTTP协议的请求和响应请求request 和 响应 responseURL 介绍路由Django 中的 URL路由配置视图viewurl和带有参数的视图函数url 正则表达式命名分组(?pxxx) 和 带有参数的视图函数请求和响应HTTP 请求HTTP 响应GET方式传参GET方式传参参数获取(查询字符串 Query String)POST传递参数的获取Django中的应用 - app什么是应用(app)创建应用appDjango应用的结构组成 day01 Django框架的介绍
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  • 猜拳游戏(石头剪刀布.py)
    # 石头 0 剪刀 1 布 2 import randombot = random.randint(0, 2)player = int(input("输入您的结果")) if (player == 1) and (bot == 2) or (player == 2) and (bot == 0) or (player == 0) and (bot == 1): print("玩家获胜") elif player == bot: print("你们打成平手") else: print("电脑获胜")
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