No.1. k-近邻算法的特点 No.2. 准备工作,导入类库,准备测试数据 No.3. 构建训练集 No.4. 简单查看一下训练数据集大概是什么样子,借助散点图 No.5. kNN算法的目的是,假如有新的数据加入,需要判断这个新的数据属于数据集中的哪一类 我们添加一个新的数据,重新绘制散点图 No.6. kNN的实现过程——计算x到训练数据集中每个点的距离 No.7. kNN的实现过程——使用argsort来获取距离x由近到远的点的索引组成的向量,进行保存 No.8. kNN的实现过程——指定…

No.1. 数据归一化的目的 数据归一化的目的,就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上,这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用.   No.2. 数据归一化的方法 数据归一化的方法主要有两种:最值归一化和均值方差归一化.   最值归一化的计算公式如下: 最值归一化的特点是,可以将所有数据都映射到0-1之间,它适用于数据分布有明显边界的情况,容易受到异常值(outlier)的影响,异常值会造成数据的整体偏斜.   均值方差归一化的计算公式如下: 均值方差归一化的特点是,可以将数据归…

No.1. 使用np.argmin和np.argmax来获取向量元素中最小值和最大值的索引 No.2. 使用np.random.shuffle将向量中的元素顺序打乱,操作后,原向量发生改变:使用np.sort将乱序的向量进行排序,并将顺序的向量进行返回,原向量不发生改变 如果要将原来的乱序向量转化成顺序向量,需要使用x.sort,效果如下: No.3. 对矩阵中的元素进行排序 No.4. 使用np.argsort返回从小到大每个元素的索引值组成的向量 No.5. 使用np.partition返回…

    No.1.魔法命令的基本形式是:%命令   No.2.运行脚本文件的命令:%run %run 脚本文件的地址 %run C:\Users\Jie\Desktop\hello.py # 脚本一旦被加载进来,我们就可以在后面的代码中使用脚本中的业务逻辑   No.3.(补充知识点)加载一个包中的某个模块下的某个类的某个方法: import app.libs.redprint.Redprint 或者 from app.libs.redprint import Redprint No.4.测试代…

一.线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模块(python3.1.5也有,但是python3.1.5发布时间晚于python3.2一年多),这个模块是python3中自带的模块,但是python2.7以上版本也可以安装使用. 下面分别介绍下各…

1.简介 上一篇介绍了爬取文章,这一篇宏哥就简单的介绍一下,如何爬取图片然后保存到本地电脑中.网上很多漂亮的壁纸或者是美女.妹子,想自己收藏一些,挨个保存太费时间,那你可以利用爬虫然后批量下载. 2.爬虫原理 其实这个和上一篇都是一样的道理,宏哥在啰嗦一遍.Jmeter 的爬虫原理其实很简单,就是对网页提交一个请求,然后把返回的所有 href 提取出来,利用 ForEach 控制器去实现 url 遍历.这样解释是不是很清晰?下面宏哥就来简单介绍一下如何操作. 3.牛刀小试 宏哥这里以一个图片网站…

这是利用人的视觉错觉来实现无限轮播,UICollectionView 有很好的重用机制,这只是部分核心代码,后期还要继续完善和代码重构. #import <UIKit/UIKit.h> #import "ADPageControlView.h" @interface ADCarouselView : UIView /**图片资源数组*/ @property (nonatomic, strong) NSArray *imgs; /**标题数组*/ @property (non…

新建assets资源文件夹,右键app --> new --> Folder --> Assets Folder,将info.xml放入此文件夹下面. info.xml <?xml version='1.0' encoding='utf-8' standalone='yes' ?> <info> <student id="10011"> <name>lisi</name> <age>19</…

No.1. 初始化状态 No.2. 合并多个向量为一个向量 No.3. 合并多个矩阵为一个矩阵 No.4. 借助vstack和hstack实现矩阵与向量的快速合并.或多个矩阵快速合并 No.5. 分割向量 No.6. 分割矩阵 No.7. 使用vsplit和hsplit对矩阵进行快速垂直分割及水平分割 No.8. 分割的应用:从矩阵中抽出最后一列,然后将其转化成向量…

No.1. 初始化状态 No.2. 通过ndim来查看数组维数,向量是一维数组,矩阵是二维数组 No.3. 通过shape来查看向量中元素的个数或矩阵中的行列数 No.4. 通过size来查看数组中的总的元素的个数,不管数组是几维数组 No.5. 简单数据访问 No.6. 切片访问 No.7. 修改子矩阵中的元素,原矩阵会同时发生改变:修改原矩阵中的元素,子矩阵也会同时发生改变 No.8. 创建与原矩阵不关联的子矩阵 No.9. 通过reshape来将一个向量转化成矩阵并返回,原向量不发生改变:…