前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt im…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和…

介绍 本系列教程基本就是搬运<Python机器学习基础教程>里面的实例. Github仓库 使用 jupyternote book 是一个很好的快速构建代码的选择,本系列教程都能在我的Github仓库找到对应的 jupyter notebook . Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程入口 Python机器学习基础教程-第1章-鸢尾花的例子KNN Python机器学习…

https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/10819831.html # from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np #科学计算基础包 from scipy import sparse import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from IPython.display import display import sys import…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from .plot_helpers import cm2, cm3, discrete_scatter def _call_classifier_chunked(classifier_pred_or_decide, X): # The chunk_size is used to chunk the large arrays to work with x86 # memory models th…

目录 Object-C 基础教程第七章,深入理解Xcode 0x00 前言 0x01 创建工程界面 0x02 主程序界面 ①顶部 Top Test(测试) Profile(动态分析) Analyze(静态分析) Git Scheme ②左边 Left ③中间 Center ④底部 Bottom 0x03 菜单 Xcode菜单 About Xcode(关于) Xcode Extensions(扩展) Xcode Developer Tools(开发工具) Services(服务) Preferen…

Python的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了第一名.Python的火热,也带动了工程师们的就业热.可能你也想通过学习加入这个炙手可热的行业,可以看看Python视频基础教程,小白必看哟! python基础教程:http://pan.baidu.com/s/1qYTZiNE 如果在看这篇文章的你刚好就是小白,就该了解一下学完Python以后能做些什么事了.总结如下: 1.帮助公司开发各种自动化工具 每个公司业务不同,会导致有不同的定制开发需求.如果具备一定的开发能力,你就可…

Python数据分析基础教程(第2版)(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1_FsReTBCaL_PzKhM0o6l0g 提取码:nkhw 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · NumPy是一个优秀的科学计算库,提供了很多实用的数学函数.强大的多维数组对象和优异的计算性能,不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能,而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分.但与这些商业产…

Python Numpy基础教程 本文是一个关于Python numpy的基础学习教程,其中,Python版本为Python 3.x 什么是Numpy Numpy = Numerical + Python,它是Python中科学计算的核心库,可以高效的处理多维数组的计算.并且,因为它的许多底层函数是用C语言编写的,所以运算速度敲快. 基础知识 ndarray NumPy的主要对象是同类型的多维数组ndarray.它是一个通用的同构数据多维容器,所有的元素必须是相同类型的,并通过正整数元组索引.利…

目录 Objective-C 基础教程第三章,面向对象编程基础知 0x00 前言 0x01 间接(indirection) 0x02 面向对象编程中使用间接 面向过程编程 面向对象编程 0x03 OC面向对象 术语 0x04 OC语言中的OOP @interface @implementation instantiation(实例化对象) 0x05 第三章小节 Objective-C 基础教程第三章,面向对象编程基础知 0x00 前言 书中的这章节主要是对零基础的人介绍面向对象编程的基础知识,一…

目录 Objective-C 基础教程第五章,复合 什么是复合? Car程序 自定义NSLog() 存取方法get Set Tires(轮胎) 存取方法 Car类代码的其他变化 扩展Car程序 复合还是继承 小结 Objective-C 基础教程第五章,复合 什么是复合? 编程中的复合(composition)就好像音乐中的作曲(composition)一样:将多个组件组合在一起,配合使用,从而得到完整的作品. Car程序 接下来我们不再用shape作为例子来写代码了,这次用car作为例子写代码…

目录 Object-C 基础教程第六章,源文件组织 0x00:前言 0x01:Xcode创建OC类 0x02:Xcode群组 0x03 Xcode跨文件依赖关系 @class关键字 导入和继承 小结 Object-C 基础教程第六章,源文件组织 0x00:前言 到目前为止,我们讨论过的所有项目都是把源代码统统放入到了main.m文件中.这样随着项目越来越大,文件内容会越来越多,到后面我们的项目就不太好管理,因为所有东西都写在一起搜索起来也比较费劲. 现在我们需要学习Xcode用类文件的方式来区分…

本系列开始介绍Python3的基础教程,为什么要选中Python 3呢?之前呢,学Python 2,看过笨方法学Python,学了不到一个礼拜,就开始用Python写Selenium脚本.最近看到一些资料和课程,都是Python 3授课的,例如,大数据,机器学习,数据挖掘:还有一个目的,我想彻底地,系统地学习下Python 3的基础部分,然后再考虑其他的.有兴趣的,可以也跟着学习,把基本功学好. 1.下载 1)打开https://www.python.org/downloads/ 2. 安装 下…

一. 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果 k-近邻算法的一般流程: 收集数据:可以使用爬虫进行数据的收集,也可以使用第三方提供的免费或收费的数据.一般来讲,数据放在txt文本文件中,按照一定的格式进行存储,便于解析及处理. 准备数据:使用Python解析.预处理数据. 分析数据:可以使用很多方法对数据进行分析,例如使用Matplotlib将数据可视化. 测试算法:计算错误率. 使用算法:错误率在可接受范围内,就可以运行k-近邻算法进行分类. 实战内容: 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己…

本章将会介绍如何使用字符串何世华其他的值(如打印特殊格式的字符串),并简单了解下利用字符串的分割.联接.搜索等方法能做些什么 3.1 基本字符串操作 所有标准的序列操作(索引.分片.乘法.判断成员资格.求长度.取最小值和最大值)对字符串同样适用,请记住字符串是不可变的. 3.2 字符串格式化:精简版 字符串格式化适用字符串格式化操作符,即百分号%来实现 在%的左侧防止一个字符串(格式化字符串),而右侧则放置希望格式化的值.可以使用一个值,如一个字符串或者数字,也可以使用多个值的元组或者下一张将会…

本章的名字虽然叫列表和元组,但是本章讲的最多的是列表,元祖指讲了很少的一部分.因为元组和列表很多方面都是一样的. 列表和元组的区别:列表可以被修改,元祖不可以被修改. python包含的6种内建序列:列表.元组.字符串.Unicode字符串.buffer对象.xrange对象. 内建函数返回的是元组,因为元组是不可以被修改的. 列表的形式是[] ,元素之间通过逗号分隔. 序列(例如列表和元组)和映射(例如字典)是两类主要的容器.序列中的每个元素都有自己编号,而映射中的每个元素则有一个名字(也称为…

1.映射(mapping):通过名字引用值的数据结构.字典是Python中唯一内建的映射类型,字典中的值并没有特殊的顺序,但是都存储在一个特定的键(key)里.键可以是数字.字符串甚至是元组. 2.字典比较适用的情形:表征游戏棋盘的状态,每个键都是由坐标值组成的元组:存储文件修改次数,用文件名作为键:数字电话/地址簿 3.字典的创建和使用 phonebook={'Alice':'2341','Beth':'9102','Cecil':'3258'},使用大括号,每个键和它的值之间用冒号(:)隔开…

1.语句块是在条件为真(条件语句)时执行或者执行多次(循环语句)的一组语句.在代码前放置空格来缩进语句即可穿件语句块.块中的每行都应该缩进同样的量.在Phyton中冒号(:)用来标识语句块的开始,块中的每个语句都是缩进的(缩进量相同).当会退到和已经闭合的快一样的缩进量时,就表示当前块已经结束了. 2.布尔值:False None 0 "" () [] {}也就是说标准值False和None.所有类型的数字0(包括浮点型 长整型 和其他类型)空序列(比如空字符串.元组.列表)以及的空字…

1.序列是Python中最基本的数据结构.序列中的每个元素被分配一个序列号——元素的位置,也称索引,第1个索引是0,第2为1,以此类推.序列中的最后1个元素为-1,倒数第2个位-2. python中有6中内建的序列:列表.元组.字符串.Unicode字符串.buffer对象和xrange对象. 2.通用序列操作:索引(indexing).分片(sliceing).加(adding).乘(multiplying).检查某个元素是否属于序列成员.计算序列长度.找出最大元素和最小元素的内建函数. 两种…

/  表示整除,当导入_future_模块中的version时,/ 表示正常的的除法, 此时可用//表示整除,不论数字是整型还是浮点型,都可以用//表示整除. ** 表示幂次方  例如 2**3   表示2的3次方  结果为8 ** 运算符的优先级比负号 - 的运算符优先级高,所以 -3**2 = -9    (-3)**2 = 9 Pow(3,2)函数也表示幂次方的计算,此函数表示3的2次方,结果为9 输入使用input函数,input(“please input a number:”)   …

如果希望只执行普通的除法,可以在程序前加上以下语句:from __future__ import division.还有另外一个方法,如果通过命令行运行Python, 可以使用命令开关-Qnew.此时,整除用双斜线表示. 幂运算符:** 可以用函数pow()代替**计算乘方:2 ** 3 —— pow(2, 3) abs函数可以得到数的绝对值 round函数把浮点数四舍五入为最接近的整数值.值为整,但依然是浮点数. 向下取整floor函数,向上取整ceil函数.需要导入math模块 >>>…

1.函数的定义,使用def(或“函数定义”)语句: def hello(name): return ‘Hello.'+name+'!' def fibs(num): result=[0,1] for i in range(num-2): result.append(result[-2]+result[-1]) return result 2.记录函数,在函数中写注释可以通过__doc__属性访问注释,其中下划线为双下划线,内建的help行数非常有用,可以得到有关函数,包括它的文档字符串的信息.…

1.字符串格式化 字符串格式化操作符%+转换标志+最小字段宽度+点后跟精度值+转换类型 String模块提供另外一种格式化方式 from string import Template s=Template('$x.glorious $x!') s.substitute(x='slim') 实例:'%03.4f' % pi   '3.1416' 在字段宽度和精度值之前防止“标表“该标表可以是零.加.减或空格 实例 : '%012.4f' % pi '0000003.1416' 2.字符串方法 2.…

K近邻 假设我们有一些携带分类标记的训练样本,分布于特征空间中,对于一个待分类的测试样本点,未知其类别,按照‘近朱者赤近墨者黑’,我们需要寻找与这个待分类的样本在特征空间中距离最近的k个已标记样本作为参考,帮助我们最初分类决策.  #从sklearn.datasets导入iris数据加载器 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() print(iris.data.shape)#(150, 4) #查看数据说明 print(ir…

一  矩阵求导 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) practice: 常用的举证求导公式如下:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A…

list函数可以将字符串转换为列表 ' '.join(somelist)可以将列表转换为字符串 从列表中删除元素可以使用del语句来实现 方法是与对象有紧密联系的函数:对象.方法(参数) append方法用于在列表末尾追加新的对象 count方法统计某个元素在列表中出现的次数 extend方法可以在列表的末尾一次性追加另一个序列中的多个值,如 a.extend(b) index方法用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置 insert方法用于将对象插入到列表中 >>> numbers…

列表可以修改,元组则不能 字符串就是一个由字符组成的序列 使用分片操作来访问一定范围内的元素,分片操作的实现需要提供两个索引作为边界,第一个索引的元素是包含在分片内的,而第二个不包含在分片内. 如果分片所得部分包括序列结尾的元素,那么,只需置空最后一个索引即可. 检查一个值是否在序列中,可以使用in运算符…