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摘要： 1、加载训练数据集，用于训练分类器#加载数据集，用于训练分类器def loadDataSet(): # 分词后的数据，一共有六个向量 postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help',... 阅读全文

posted @ 2017-12-12 18:14 crr121 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)

摘要： str = "thon.exe H:/python_workspace/test/test.py"import re#\\w* : \ + \w + *# ... 阅读全文

posted @ 2017-12-12 16:01 crr121 阅读(147) 评论(0) 推荐(0)

摘要： 1、决策树的工作原理（1）找到划分数据的特征，作为决策点（2）利用找到的特征对数据进行划分成n个数据子集。（3）如果同一个子集中的数据属于同一类型就不再划分，如果不属于同一类型，继续利用特征进行划分。（4）指导每一个子集的数据属于同一类型停止划分。2、决策树的优点：计... 阅读全文

posted @ 2017-12-07 21:09 crr121 阅读(230) 评论(0) 推荐(0)

摘要： 1、决策树的工作原理（1）找到划分数据的特征，作为决策点（2）利用找到的特征对数据进行划分成n个数据子集。（3）如果同一个子集中的数据属于同一类型就不再划分，如果不属于同一类型，继续利用特征进行划分。（4）指导每一个子集的数据属于同一类型停止划分。2、决策树的优点：计... 阅读全文

posted @ 2017-12-07 21:09 crr121 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)

摘要： B=min(A)：获得矩阵A每一列的最小值，返回值B为一个行向量，其第i列对应A矩阵第i列的最小值。 C=max(A) ：获得矩阵A每一列的最大值，返回值C为一个行向量，其第i列对应A矩阵第i列的最大值。import numpy as npa = np.ar... 阅读全文

posted @ 2017-12-07 10:24 crr121 阅读(417) 评论(0) 推荐(0)

摘要： B=min(A)：获得矩阵A每一列的最小值，返回值B为一个行向量，其第i列对应A矩阵第i列的最小值。 C=max(A) ：获得矩阵A每一列的最大值，返回值C为一个行向量，其第i列对应A矩阵第i列的最大值。import numpy as npa = np.ar... 阅读全文

posted @ 2017-12-07 10:24 crr121 阅读(161) 评论(0) 推荐(0)

摘要： import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(223) ax.plot(x,y) plt.show() 参数223的意思... 阅读全文

posted @ 2017-12-05 15:01 crr121 阅读(100) 评论(0) 推荐(0)

摘要： import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(223) ax.plot(x,y) plt.show() 参数223的意思... 阅读全文

posted @ 2017-12-05 15:01 crr121 阅读(125) 评论(0) 推荐(0)

摘要： 1、创建随机矩阵>>> from numpy import *>>> random.rand(4,4)array([[ 0.1801566 , 0.02580119, 0.02685281, 0.52768083], [ 0.4541100... 阅读全文

posted @ 2017-12-05 09:26 crr121 阅读(103) 评论(0) 推荐(0)

摘要： 1、创建随机矩阵>>> from numpy import *>>> random.rand(4,4)array([[ 0.1801566 , 0.02580119, 0.02685281, 0.52768083], [ 0.4541100... 阅读全文

posted @ 2017-12-05 09:26 crr121 阅读(123) 评论(0) 推荐(0)

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