决策树优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据: 决策树缺点:可能会产生过度匹配问题. 决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk  表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent(D)越小,D的纯度越高,即表示D中样本大部分属于同一类:反之,D的纯度越低,即数据集D中的类别数比较多. (2)代码中def 2,选择最好的数据集划分方式,即选择信息增益最大的属性: 其中 这里V…

k近邻优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定:k近邻缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 import numpy as npimport operatorfrom os import listdir # k近邻分类器def classify0(inx, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] # 返回dataset第一维的长度,也就是行数 diffMat = np.tile(inx, (dataSetSize, 1))-data…

摘要:介绍一个动漫风的表白小程序,界面使用Python以及PyQt实现,界面样式经过多次美化调整,使得整体清新美观.本文详细介绍代码设计和实现过程,不仅是居家表白必备,而且适合新入门的朋友学习界面设计,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 准备工作 (一)设计思路 (二)图片准备 2. 界面设计 3. 代码编写 (一)主窗口界面 (二)关闭窗口弹窗 (三)按钮点击弹窗 (四)界面窗口逻辑 (五)主程序的调用 4. 下载链接 结束语 ➷点击跳转至文末所有涉及的完…

python 1.使用前准备,安装这三个库 pip install grpcio pip install protobuf pip install grpcio_tools 2.建立一个proto文件hello.proto // [python quickstart](https://grpc.io/docs/quickstart/python.html#run-a-grpc-application) // python -m grpc_tools.protoc --python_out=. -…

第7.24节 Python案例详解:使用property函数定义属性简化属性访问代码实现 一.    案例说明 本节将通过一个案例介绍怎么使用property定义快捷的属性访问.案例中使用Rectangle类: 1.    在类内定义了两个私有属性长度和宽度self.__length.self.__width: 2.    定义了这两个属性的get方法getLen.getWidth: 3.    定义了一次返回这两个属性的get方法getSize,返回一个由长度和宽带值组成的元组,并为了跟踪执行…

SQL Server 表的管理之_关于完整性约束的详解 一.概述: ●约束是SQL Server提供的自动保持数据库完整性的一种方法, 它通过限制字段中数据.记录中数据和表之间的数据来保证数据的完整性. ●SQL约束用于指定表中数据的规则. ●约束可以在创建表时规定(通过 CREATE TABLE 语句),或者在表创建之后规定(通过 ALTER TABLE 语句). 1.1SQL创建约束 当使用CREATE TABLE语句创建表时,或者在使用ALTER TABLE语句创建表之后,可以指定约束.…

本文转自:http://www.topeetboard.com 视频下载地址: 驱动注册:http://pan.baidu.com/s/1i34HcDB 设备注册:http://pan.baidu.com/s/1kTlGkcR 总线_设备_驱动注册流程详解 • 注册流程图 • 设备一般都需要先注册,才能注册驱动 – 现在越来越多的热拔插设备,反过来了.先注册驱动,设备来了再注册 设备 • 本节使用的命令 – 查看总线的命令#ls /sys/bus/ – 查看设备号的命令#cat /proc/de…

Python闭包详解 1 快速预览 以下是一段简单的闭包代码示例: def foo(): m=3 n=5 def bar(): a=4 return m+n+a return bar >>>bar = foo() >>>bar() 12 说明:bar在foo函数的代码块中定义.我们称bar是foo的内部函数. 在bar的局部作用域中可以直接访问foo局部作用域中定义的m.n变量.简单的说,这种内部函数可以使用外部函数变量的行为,就叫闭包. 那么闭包内部是如何来实现的呢?…

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台…

追莫名其妙的bugs利器-mark- 转自:https://www.jianshu.com/p/a8cb5375171a   Python Traceback详解   刚接触Python的时候,简单的异常处理已经可以帮助我们解决大多数问题,但是随着逐渐地深入,我们会发现有很多情况下简单的异常处理已经无法解决问题了,如下代码,单纯的打印异常所能提供的信息会非常有限. def func1(): raise Exception("--func1 exception--") def main(…