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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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2019年1月19日
Python机器学习笔记:Logistic Regression
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 Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻
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posted @ 2019-01-19 14:24 战争热诚
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2019年1月16日
python机器学习笔记:ID3决策树算法实战
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 前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并学习ID3的算法实践过程,如果觉得这篇文章太乏味的话,可以直接看
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posted @ 2019-01-16 11:52 战争热诚
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