随笔分类 - 机器学习和数据挖掘
摘要：1.tong ji letter demo mport sys def tongjiword(): fi =open(paht,'r') cont=fi.read() wl={} for line in fi.read(): lin =line.trip() for i in range(len(l
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摘要：我们在写 CSS 时，标签名不加任何修饰，类名前加点，id名前加 #，在这里我们也可以利用类似的方法来筛选元素，用到的方法是 soup.select()，返回类型是 list（1）通过标签名查找 （2）通过类名查找 （3）通过 id 名查找 （4）组合查找 组合查找即和写 class 文件时，标签名
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摘要：先吐槽一下这个基于theano的keras有多难装，反正我是在windows下折腾到不行(需要64bit,vs c++2015)，所以自己装了一个双系统。这才感到linux系统的强大之初，难怪大公司都是用这个做开发，妹的，谁用谁知道啊！！！！ 先来介绍一下这个框架：我们都知道深度的神经网络，pyth
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摘要：1、安装anaconda anaconda想必大家都不陌生，由于网站登不上去，我找到了清华大学的一个开源镜像，下载地址为http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 下载完成后安装，一步步点击ok就好啦，这里忘截图了，所以就不放图了，我将ana
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摘要：CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络) CNN 专门解决图像问题的，可用把它看作特征提取层，放在输入层上，最后用MLP 做分类。 RNN 专门解决时间序列问题的，用来提取时间序列信息，放在特征提取层（如CNN）之后。 DNN 说白了就是 多层网络，只是用了很多技巧，让
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摘要：git initmd testcd testgit statusgit add test //git add test/a.txtgit status git remote add origin git@github.com:dennysjchen/web.git //git@github.com:
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摘要：SVM 原理推导 机器学习就是找决策边界1.have u ? if w * u + b 〉= 0 them is + 正样本（W*u =U的图影，b原点到边界的值） if w * u >=c if w * u +b <0 them is - 样本 2.yi(w * x +b) -1 >=0 yi(w
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摘要：一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打
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摘要：pandas常用函数整理，作为个人笔记。 仅标记函数大概用途做索引用，具体使用方式请参照pandas官方技术文档。 约定 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np 带.的为Series或者D
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摘要：#coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']
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摘要：朴素贝叶斯: 是使用概率论来分类的算法。其中朴素：各特征条件独立；贝叶斯：根据贝叶斯定理。这里，只要分别估计出，特征 Χi 在每一类的条件概率就可以了。类别 y 的先验概率可以通过训练集算出 k-近邻算法: 简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 决策树:最优划分属性,结点
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摘要：python matplotlib 中文显示乱码设置 原因:是matplotlib库中没有中文字体。1 解决方案:1.进入C:\Anaconda64\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data该文件夹下就能看到matplotlibrc配置文件,打开该配置文件 找到下面
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摘要：再考虑一个场景，要读取文件内容，并把年龄和名字的顺序交换存成新文件age_name.txt，这时可以同时打开两个文件：with open('name_age.txt', 'r') as fread, open('age_name.txt', 'w') as fwrite: line = fread.
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摘要：Python开源机器学习框架：Scikit-learn入门指南. Scikit-learn的六大功能 Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理。 分类是指识别给定对象的所属类别，属于监督学习的范畴，最常见的应用场景包括垃圾邮件检测和图像识
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摘要：Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表。Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发，因为在函数的设计上参考了MATLAB，所以叫做Matplo
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摘要：0 NumPy数组 NumPy数组:NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成： 实际的数据 描述这些数据的元数据 NumPy数组属性: ndim(纬数,x,y 2),shape(纬度，2*3),reshape(纬度),size:元素个数，dtype:元素数据类型，item
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摘要：pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的， 导入如下： from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd impo
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摘要：此方法不返回任何值，但从列表中反转给定对象。string,tuple no reverse()def variablenumbers(): lis=[x for x in range(101)] lis.reverse() lis2=lis[0:-1:8] print(lis2) listDemo
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摘要：在自己的电脑上安装Anaconda，用conda create创建一个python 2.7版本的environment。今后我们的程序都在这个环境下执行 0.download anaconda and install 1.open anaconda prompt conda create -n py
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摘要：# loads() str to json data# jumps() json to str# jump() json to filedef ladstest(): data = '{"name": "July", "salary": 999999, "title": "CEO", "manage
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