2017年9月23日
列表推导式
摘要： 1-100 的平方 [x * x for x in range(100)] 书写习惯为从右至左 依次写出range(100) 然后for 循环 然后x * x 然后放进List 生成字符串 ["The %s" % x for x in range(10)] 生成元组 [(x, y) for x in 阅读全文
posted @ 2017-09-23 16:31 WangLC 阅读(488) 评论(0) 推荐(0)
字符串
摘要： 1.字符串拼接方案 '连接符号'.join([a,b,c]) ','.join([a,b,c]) 使用逗号连接a, b, c. 内存开销少。 使用占位符 print ("Hello %s %d " % ("World", 5)) 多个占位符后面使用元组 如果使用format则不能使用占位符而换成{} 阅读全文
posted @ 2017-09-23 16:08 WangLC 阅读(121) 评论(0) 推荐(0)
2017年9月10日
Python虚拟环境（virtualenv）
摘要： pip install virtualenv 安装虚拟环境 virtualenv myproject 创建虚拟环境 source ./bin/activate 激活 pip install 安装需要的包 deactivate 关闭虚拟环境 virtualenv -p /usr/bin/python3 阅读全文
posted @ 2017-09-10 19:42 WangLC 阅读(156) 评论(0) 推荐(0)
Keras (Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float32: 'Tensor("embedding_1/random_uniform:0", shape=(20000, 100), dtype=float32)')
摘要： 这个问题出现根本原因是keras以及tensorflow的版本（服务器与本地）不一致 通过 Python import keras，tensorflow keras.__version__ tensorflow.__version__ 查看版本 然后通过 pip uninstall XXXX pip 阅读全文
posted @ 2017-09-10 19:34 WangLC 阅读(2220) 评论(0) 推荐(0)
2017年9月5日
神经网络二（Neural Network）
摘要： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ __title__ = '' __author__ = 'wlc' __mtime__ = '2017/9/04' """ import numpy as np import random class Network(object): def __init__(self,sizes):#... 阅读全文
posted @ 2017-09-05 18:15 WangLC 阅读(521) 评论(0) 推荐(0)
2017年9月3日
层级聚类（Hierarchical Clustering）
摘要： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * """ Code for hierarchical clustering, modified from Programming Collective Intelligence by Toby Segaran (O'Reilly Media 2007, page... 阅读全文
posted @ 2017-09-03 21:19 WangLC 阅读(824) 评论(0) 推荐(0)
聚类（K-Means）
摘要： import numpy as np# Function: K Means# # K-Means is an algorithm that takes in a dataset and a constant# k and returns k centroids (which define clust 阅读全文
posted @ 2017-09-03 18:49 WangLC 阅读(305) 评论(0) 推荐(0)
CCF推荐
摘要： CCF推荐 类别编号|类别 1： 计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统（8）2： 计算机网络（6） 3： 网络与信息安全 （7） 4： 软件工程/系统软件/程序设计语言（9） 5： 数据库/数据挖掘/内容检索（6）6： 计算机科学理论（5）7： 计算机图形学与多媒体（6）8： 人工智能（9）9： 阅读全文
posted @ 2017-09-03 13:35 WangLC 阅读(724) 评论(0) 推荐(0)
互信息 信息增益 召回率
摘要： information gain 在信息增益中，衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化，而前后信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。所谓信息量，就是熵。 在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual 阅读全文
posted @ 2017-09-03 13:24 WangLC 阅读(635) 评论(0) 推荐(0)
2017年9月2日
逻辑回归（Logistic Regression）
摘要： 相关度（皮尔森相关系数）衡量两个值线性相关强度的量 R平方值 反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例 阅读全文
posted @ 2017-09-02 20:12 WangLC 阅读(331) 评论(0) 推荐(0)