阿斯顿风格

摘要： 一、boston房价预测 import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selectio 阅读全文

摘要： 1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 阅读全文

摘要： 1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 （1）简述分类与聚类的联系与区别。 分类就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 区别是，分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类需要由人工标注的分类训练语料训练得到 阅读全文

摘要： K-means算法应用：图片压缩 理解贝叶斯定理： M桶：7红3黄 N桶：1红9黄 现在：拿出了一个红球 试问：这个红球是M、N桶拿出来的概率分别是多少？ 解: 设:事件A为拿到一个红球，事件M是在M桶中拿到红球；事件N为在N桶里拿到红球。 1) P(M|B) = P(B|M) · P(M) /P( 阅读全文

摘要： from datetime import datetime,timedelta #导入datetime,timedelta a=datetime.today() #获取当前日期 b=datetime.now() #获取当前日期时间 print(a,b) print(b,b.minute) #输出当前 阅读全文

摘要： q =open('111.txt','r',encoding='utf-8') a = q.read().lower() q.close() d= a.replace(',',' ') c=d.replace("'" ,' ') e = c.split() print(e) j=set(e) exc 阅读全文

摘要： str1='''Well I wonder could it be When I was dreaming about you baby You were dreaming of me Call me crazy Call me blind To still be suffering is stup 阅读全文

摘要： 3、解析身份证号、学号不同片段的含义 4、学号分析 5、用for循环产生一系列网址 阅读全文