import numpy as np; #创建数组的四种办法 ##可以传入任何类数组 a = np.array([0,1,2,3,4]); b = np.array((0,1,2,3,4)); c = np.arange(5); d = np.linspace(0,2*np.pi,5); print(a); print(b); print(c); print(d); [0 1 2 3 4] [0 1 2 3 4] [0 1 2 3 4] [0. 1.57079633 3.14159265 4.7

机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

附录: 队友的博客链接 本次作业的博客链接 同名仓库项目地址 一.具体分工 我负责撰写爬虫爬取信息以及代码整合测试,队友子恒负责写词组词频统计功能的代码. 二.PSP表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划     • Estimate • 估计这个任务需要多少时间  880  1170 Development 开发     • Analysis • 需求分析 (包括学习新技术)  100  

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

[Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍[Python数据挖掘课程]二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍[Python数据挖掘课程]三.Kmeans聚类代码实现.作业及优化[Python数据挖掘课程]四.决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析[Python数据挖掘课程]五.线性回归知识及预测糖尿病实例[Python数据挖掘课程]六.Numpy.Pandas和Matplotlib包基础知识[Python数据挖掘课程]七.PCA降维操作及subplot子图绘制[Py

机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression)

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,

coursea机器学习课程作业 一 关于此课程 课程地址 图片来自网络 1.官网课程地址传送 2.如果访问官网速度较慢可以上 B站课程地址 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高.当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次.许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径.在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使

python完整课程 python课程概述 python课程大纲 链接:http://www.cnblogs.com/lx63blog/articles/9054294.html 课程结构: 1.安装python ,介绍python的相关工具 2.python 的数据类型 ,介绍变量,数据结构 3.介绍语句 4.讲解函数 5.讲解类 6.讲解正则表达式 re 连接 :http://www.cnblogs.com/lx63blog/articles/7607698.html 7.讲解处理文本 8.

作业题目链接 队友链接 Fork的同名仓库的Github项目地址 具体分工 玮哥负责命令参数判断.单词权重统计,我只负责词组词频统计(emmmm). PSP表格 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 Estimate 估计这个任务需要多少时间 880 1170 Development 开发 Analysis 需求分析 (包括学习新技术) 100 120 Design Spec 生成设计文档 20 10 Design Review 设计复审 10 10 Coding Stan

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17590137 机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样

结队第二次作业--WordCount进阶需求 博客地址 051601135 岳冠宇 博客地址 051604103 陈思孝 博客地址 Github地址 具体分工 队友实现了爬虫功能,我实现了wordcount代码部分 PSP表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 30 35 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 30 35 Development 开发 910 870 · Ana

课程总结20169216 每周作业链接汇总 第一周作业:Linux基础入门(1-5).基本概念及操作 第二周作业:linux基础入门(6-11).网络攻防技术概述网络攻防试验环境搭构.Kali教学视频第1-5节总结 第三周作业:教材知识:网络踩点.网络扫描.网络查点:Kali视频教程:主机探测.主机扫描.指纹识别工具.协议分析.OpenVAS的安装 第四周作业:教材知识:网络嗅探.网络协议分析:Kali视频教程:openvas的使用.漏洞分析之扫描工具.Web爬行.漏洞扫描 第五周作业:教材知识

点击了解更多Python课程>>> 万门大学Python零基础10天进阶班视频教程 课程简介: 旨在通过两周的学习,让学生不仅能掌握python编程基础从而进行计算机程序的开发, 还会学习到网页开发基础,数据库基础等计算机科学的基本知识,对网站开发以及计算机科学有初步的了解.) 第 1 讲课程铺垫 第 2 讲Python基础(上) 第 3 讲python基础(中) 第 4 讲python基础(下) 第 5 讲python进阶 第 6 讲modules packages and progr

某位 A 同学发了我一张截图,问为何结果中出现了负数? 看了图,我第一感觉就是数据溢出了.数据超出能表示的最大值,就会出现奇奇怪怪的结果. 然后,他继续发了张图,内容是 print(100000*208378),就是直接打印上图的 E[0]*G[0],结果是 20837800000,这是个正确的结果. 所以新的问题是:如果说上图的数据溢出了,为何直接相乘的数却没有溢出? 由于我一直忽视数据的表示规则(整型的上限是多少?),而且对 Numpy 了解不多,还错看了图中结果,误以为每一个数据都是错误的

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在

这两天为了搭载深度学习的Python架构花了不少功夫,但是Theano对Python以及nunpy的版本都有限制,所以只能选用版本较新的python和nunpy以确保不过时.但是最新版Python和最新版numpy有点不完善,很多安装步骤都要在命令行里完成,所以花了我很多时间,为了祭奠我安装numpy逝去的青春,特写此日志,确保以后的青春不再逝去.    先说说python的安装,我是64位windows系统.所以选用的是https://www.python.org/downloads/rele

Web编程基础--HTML.CSS.JavaScript 学习之课程作业"仿360极速浏览器新标签页" 背景: 作为一个中专网站建设出身,之前总是做静态的HTML+CSS+DIV没有学习过JavaScript(jQuery),这个学期重新学习了一遍之前学习过的又学了些脚本语言.结合自己平时有点编程基础,学起来也挺快了,作为学期作业(自定任务),我尝试着去实现360极速浏览器的新标签页(刚开始也没有很好的想法,自己一直比较喜欢360极速浏览器'不是下广告',学校机房也没有联网,本来还想做

1.设计思想: 首先是从JavaAppArguments.java示例开始,此示例已打印参数,定义数字 之和和作为存储单位的整型,然后将输入参数的字符串转化为整型,之后求和即可. 2.程序流程图: 3.程序源码: //课程作业01 //李慧,2016.9.20 package demo; public class CommandParameterSum { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method