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2019年3月12日
Django学习笔记(4)——Django连接数据库
摘要: 前言 在MVC或者MTV设计模式中,模型(M)代表对数据库的操作。那么如何操作数据库呢?本小节就认真学习一下。首先复习一下Django的整个实现流程 ,然后再实现一下使用数据库的整个流程,最后学习一下连接数据库需要了解的知识。 其实之前已经有学习过,可以参考博客:Django学习笔记:初始Djang
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posted @ 2019-03-12 17:28 战争热诚
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2019年3月11日
数据竞赛实战(1)——足球运动员身价估计
摘要: 前言 1,背景介绍 每个足球运动员在转会市场都有各自的价码。本次数据练习的目的是根据球员的各项信息和能力来预测该球员的市场价值。 2,数据来源 FIFA2018 3,数据文件说明 数据文件分为三个: train.csv 训练集 文件大小为2.20MB test.csv 预测集 文件大小为1.44KB
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posted @ 2019-03-11 10:27 战争热诚
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2019年3月4日
Python机器学习笔记:XgBoost算法
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集
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posted @ 2019-03-04 10:18 战争热诚
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2019年2月28日
Django学习笔记(3)——表单,路由控制和模板语法的学习
摘要: 一,表单form 为了接收用户的投票选择,我们需要在前段页面显示一个投票界面,让我们重写之前的polls/detail.html文件,代码如下: 简要说明: 上面的模板显示一系列单选按钮,按钮的值时选项的ID,按钮的名字是字符串“choice”。这意味着,当你选择了其中某个按钮,并提交表单,一个包含
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posted @ 2019-02-28 09:01 战争热诚
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2019年2月25日
Python机器学习笔记:随机森林算法
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单,易于实现,计算
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posted @ 2019-02-25 09:04 战争热诚
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2019年2月22日
Django学习笔记(2)——模型,后台管理和视图的学习
摘要: 一:Web投票示例 本节我们首先从全局范围再复习一下Django的概念,让自己对Django的设计理念, 功能模块,体系架构,基本用法有初步的印象。 Django初始的详细博客内容:请点击我 该应用包括以下两个部分: 一个可以让公众用户进行投票和查看投票结果的站点 一个可以进行增删改查的后台admi
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posted @ 2019-02-22 09:49 战争热诚
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2019年2月18日
Django学习笔记(1)——初识Django
摘要: 一:Web框架介绍 框架,即framework,特指为解决一个开放性问题而设计的具有一定约束性的支撑结构,使用框架可以快速帮你开发特定的系统。 Web框架是别人已经设定好的一个web网站模板,你学习它的规则,然后“填空”或“修改”成你需要的样子。简单说,就是你用别人搭建好的舞台来表演。 一般Web框
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posted @ 2019-02-18 10:45 战争热诚
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2019年2月16日
Python机器学习笔记:使用sklearn做特征工程和数据挖掘
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工
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posted @ 2019-02-16 16:27 战争热诚
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2019年2月12日
Python numpy学习(2)——矩阵的用法
摘要: 关于Python Numpy库基础知识请参考博文:Python NumPy学习(1)——numpy概述 关于Python Numpy函数知识请参考博文:Python numpy总结(3)——常用函数用法 Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat
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posted @ 2019-02-12 09:56 战争热诚
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2019年1月24日
Python机器学习笔记:K-近邻(KNN)算法
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote K近邻(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 所谓K最近邻,就是K个
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posted @ 2019-01-24 09:22 战争热诚
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