参考链接：https://blog.csdn.net/qq236237606/article/details/105347236/ python3报错AttributeError: module ‘sys’ has no attribute ‘setdefaultencoding’ Python 3 系统默认使用的就是utf-8编码， 就不需要sys.setdefaultencoding(“

代码 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091# 参考 https://www.cnblogs

参考链接： https://blog.csdn.net/zhangpeterx/article/details/83189192 sklearn.cross_validation是sklearn老版本的模块，新版本都迁移到了 sklearn.model_selection 修改代码为from sklearn. model_selection import train_test_split 即可

环境需要： VMware Workstation Pro 15 CentOS 7系统虚拟机 本机是Windows 10系统 我们可以使用以下两种方式来进行网络连接，但是无论哪种都必须需要本机能联网： NAT模式 桥接模式 NAT模式 1.VMware Station设置 首先，在VMware Satation中先设置虚拟机的网络适配器为NAT模式。 然后进行网络适配器的设置，这个必须

参考链接： https://blog.csdn.net/weixin_44663675/article/details/91957566?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-12.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_

参考链接： https://www.pianshen.com/article/9572273081/ 线性回归，是概率统计学里最重要的统计方法，也是机器学习中一类非常重要的算法。线性模型简单理解非常容易，但是内涵是非常深奥的。尤其是线性回归模型中的Diagnostics plot的阅读与理解一直被认为是线性回归中的一个难点。 在任何线性模型中，能够直接“lm”（模型有意义），既要考虑各个参数的

参考链接： https://blog.csdn.net/qq_42109746/article/details/99656821 安装open-jdk后发现jps不能用，此时需要安装另外一个包才能使用 通过以下命令进行安装： sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64 安装成功之后，我们可以发现jps命令已经起效了。

参考链接： https://blog.csdn.net/qq_40258748/article/details/96306878 前言：在写入csv文件中，出现了乱码的问题。 解决：utf-8 改为utf-8-sig 区别如下： 1、”utf-8“ 是以字节为编码单元,它的字节顺序在所有系统中都是一样的,没有字节序问题,因此它不需要BOM,所以当用"utf-8"编码方式读取

参考链接： https://www.jianshu.com/p/f94b3fc04f5b 摘自网站 摘要：问题描述:json.loads(text,encoding=‘utf8’)报UnexpectedUTF-8BOM(decodeusingutf-8-sig)错误,**将encoding改为’utf-8-sig’（首先使用这种编码来解决这个问题）**仍然报错。原因分析:text包含B

参考链接： http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型。在许多生活和工作的实际问题中，影响因变量的因素可能不止一个，比如对于知识水平越高的人，收入水平也越高，这样的一个结论。这其中可能包括了因为更好的家庭条件，所以有了更好的教育；因为在一线城市发展，所以有了更好的工作机会；所处的行业赶上了大的经济上

参考链接： https://www.jianshu.com/p/4c6c8174f292 R中的线性回归函数比较简单，就是lm()，比较复杂的是对线性模型的诊断和调整。这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及《R语言实战》的OLS(Ordinary Least Square)回归模型章节

本文主要介绍在R语言中使用k-means和K-Medoids进行聚类分析的方法。 一、首先介绍下聚类分析中主要的算法： K-均值聚类（K-Means） 十大经典算法 K-中心点聚类（K-Medoids） 密度聚类（DBSCAN） 系谱聚类（HC） 期望最大化聚类（EM） 十大经典算法 聚类算法 软件包 主要函数 K-means stats kmeans() K-Medoids

参考链接： https://raksmart.idcspy.com/3248 很多朋友在使用centos7系统时，有时候需要分配多个IP地址，这就涉及到修改网卡配置，但是在修改完网卡配置时，重启网络服务时会出现“Failed to start LSB: Bring up/down”网络报错，这个应该应该怎么解决呢？ 其实使用提示命令systemctl status network.servic

参考链接： https://www.sohu.com/a/225585188_556060 http://www.360doc.com/content/16/0330/01/31750011_546416731.shtml https://zhuanlan.zhihu.com/p/34154663 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591109035165038

参考链接： https://blog.csdn.net/glodon_mr_chen/article/details/79830576?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-79830576.nonecase&utm_term=plot加条线 r语言

参考链接： https://blog.csdn.net/sinat_35763722/article/details/84576043?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-5-84576043.nonecase&utm_term=plot加条线 r语言

参考文献： https://www.cnblogs.com/runner-ljt/p/4574275.html https://www.cnblogs.com/runner-ljt/ glm函数介绍： glm(formula, family=family.generator, data,control = list(…)) 1family：每一种响应分布（指数分布族）允许各种关联函数将均值和线

参考文献：https://www.cnblogs.com/qing0228/p/11183962.html 在讲解绘制多个子图之前先简单了解一下使用matplotlib绘制一个图，导入绘图所需库matplotlib并创建一个等间隔的列表x，将[0,2*pi]等分为50等份，绘制函数sin(x)。当没有给定x轴数值时，默认以下标作为x的值，如果x值确定，则绘图时写为 plt.plot(x,y)

官网 ： https://www.mongodb.org/downloads 参考文献： https://leisure.wang/procedural-framework/solution/486.html https://blog.csdn.net/zhanaolu4821/article/details/87614708 https://blog.csdn.net/yqwang75457/

参考链接： [https://blog.csdn.net/sinat_35763722/article/details/84576043?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-5-84576043.nonecase&utm_term=plot加条线 r语