1. 证据理论的发展历程 Dempster在1967年的文献<多值映射导致的上下文概率>中提出上.下概率的概念,并在一系列关于上下概率的文献中进行了拓展和应用,其后又在文献<贝叶斯推理的一般化>中进一步探讨了不满足可加性的概率问题以及统计推理的一般化问题. Shafer在Dempster研究的基础上提出了证据理论,把Dempster合成规则推广到更为一般的情况,并与1976年出版<证据的数学理论>,这一著作的出版标志着证据理论真正的诞生,为了纪念两位学者对证据理论所做的

证据理论是Dempster于1967年首先提出,由他的学生Shafer于1976年进一步发展起来的一种不精确推理理论,也称为Dempster/Shafer 证据理论(D-S证据理论),属于人工智能范畴,最早应用于专家系统中,具有处理不确定信息的能力.作为一种不确定推理方法,证据理论的主要特点是:满足比贝叶斯概率论更弱的条件:具有直接表达"不确定"和"不知道"的能力·. DS理论 在此之后,很多技术将 DS 理论进行完善和发展,其中之一就是证据合成 (Evidenti

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging

1.集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高.目前接触较多的集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost.GBDT.XGBOOST.后者的代表算法主要是随机森林. 1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器,而且这多个分类器要求是弱分类器,然后将多个分类器进行组合公共预测.核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些

MySQL Error 1215: Cannot add foreign key constraint DROP TABLE IF EXISTS `r_role_region`; CREATE TABLE `r_role_region` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `role_id` ) NOT NULL, `region_id` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `index_role_id` (`ro

1.集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高.目前接触较多的集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost.GBDT.XGBOOST.后者的代表算法主要是随机森林. 1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器,而且这多个分类器要求是弱分类器,然后将多个分类器进行组合公共预测.核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些

from matplotlib import pyplot as plt def my_plot(title, m, fcst, ax=None, uncertainty=True, plot_cap=True, xlabel='ds', ylabel='y', abnormal_points=None ): """Plot the Prophet forecast. Parameters ---------- m: Prophet model. fcst: pd.DataF

接上一篇 前言 本篇共 3 个代码实现 严格来说 code1 相当于模仿了 Python 的 list 的部分简单功能 code2 与 code3 简单实现了"循环单链表"与"双链表" 代码比较简单,但它们的行数相比于普通博文又显得有些长,所以单独写一篇 其实放到 GitHub 上更合适,我打算积几个再去 push 1. 模仿 Python 的 list 的一些功能 class SingleNode(object): def __init__(self, item)

转发注明出处: http://www.cnblogs.com/0zcl/p/6105825.html 一.基本概念 古典密码是基于字符替换的密码.加密技术有:Caesar(恺撒)密码.Vigenere(维吉尼尔)密码.Playfair密码.Hill密码-- 明文:未经过加密的信息:密文:加密后的信息 加密解密的过程:如下图 二.Caesar密码 这里我先简单讲下恺撒密码,咸觉挺简单的,后面再主要讲Playfair算法原理与编程. 基本原理: 在开拓罗马帝国的时候,恺撒担心信使会阅读他送给士兵的命

## 1 ##获取输入值 a = raw_input("请输入:") if a == str(1): print "success" else: print "failure" ## 2 ##利用sys获取脚本文件的当前路径 import sys,os def cur_file_dir(): path = sys.path[0] #获取脚本路径 #判断为脚本文件还是py2exe编译后的文件,如果是脚本文件,则返回的是脚本的目录 #,如果是py2e

场景描述: Python标准库中的json模块,集成了将数据序列化处理的功能:在使用json.dumps()方法序列化数据时候,如果目标数据中存在datetime数据类型,执行操作时, 会抛出异常:TypeError: datetime.datetime(2016, 12, 10, 11, 04, 21) is not JSON serializable 那么遇到json.dumps序列化不支持的数据类型,该怎么办! 首先,我们先来了解一下,json.dumps,序列化操作默认支持的数据类型:

Cookie 1.获取Cookie: request.COOKIES['key'] request.get_signed_cookie(key, default=RAISE_ERROR, salt='', max_age=None) 参数: default: 默认值 salt: 加密盐 max_age: 后台控制过期时间 2.设置Cookie: rep = HttpResponse(...) 或 rep ＝ render(request, ...) rep.set_cookie(key,valu

上一节中我们学习了selenium,用python来操作浏览器,在做网页自动化测试的时候最好不过了 .如果我们来做爬虫用一个带界面的浏览器似乎不太好吧,那可咋办呢?别着急,下来我们要介绍的就是一款不带界面的浏览器--PhantomJS.其是一个无界面的,可脚本编程的WebKit浏览器引擎,支持多种web 标准:DOM 操作,CSS选择器,JSON,Canvas 以及SVG. 这里可能会有人问:为什么要用浏览器来抓取页面数据,不用之前我们之前直接通过Urllib获取网页然后分析呢? 这是因为我们通

会务准备期间材料准备工作具体实施总结(vim, python, microsoft word) span.kw { color: #007020; font-weight: bold; } code > span.dt { color: #902000; } code > span.dv { color: #40a070; } code > span.bn { color: #40a070; } code > span.fl { color: #40a070; } code >

python 的线程池主要有threadpool,不过它并不是内置的库,每次使用都需要安装,而且使用起来也不是那么好用,所以自己写了一个线程池实现,每次需要使用直接import即可.其中还可以根据传入的特征量handlerkey来获取每个任务的结果. #!/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @lx created on 2016-04-14 """ import Queue import sys

1. 集合 主要作用: 去重 关系测试, 交集＼差集＼并集＼反向(对称)差集   2. 元组 只读列表,只有count, index 2 个方法 作用:如果一些数据不想被人修改, 可以存成元组,比如身份证列表 3. 字典 key-value对 特性: 无顺序 去重 查询速度快,比列表快多了 比list占用内存多   为什么会查询速度会快呢?因为他是hash类型的,那什么是hash呢? 哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值.哈希值是一段数据唯一且极

前言 最近要开发一个基于python的合并文件夹/目录的程序,本来的想法是基于修改时间的比较,即判断文件有没有改变,比较两个文件的修改时间即可.这个想法在windows的pc端下测试没有问题. 但是当把一个文件从pc端复制到优盘时出现了一个问题,复制到优盘的文件比pc端的文件慢了两秒钟! 这里我用的复制函数是 shutil.copy2(),理论上它会把修改时间和最后访问时间也复制过来1,但是实际情况并不是完全相同. 详细情况我在segmentfault里提出了问题:为什么将一个文件从pc中复制到

Python基础 三元运算(三目运算),是对简单的条件语句的缩写. # 书写格式 result = 值1 if 条件 else 值2 # 如果条件成立,那么将 “值1” 赋值给result变量,否则,将“值2”赋值给result变量 set set集合,是一个无序且不重复的元素集合 add-----添加元素 # st = {"ale","liu","nuh","koi"} # st.add("sdf") #

在Ubuntu下安装Python模块通常有3种方法:1)使用apt-get:2)使用pip命令(推荐);3)easy_instal 可安装方法参考:[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 ——[二.安装] 参考:[Install Python packages on Ubuntu 14.04] 使用pip安装以下包时可能会出现问题(某些基础库缺失),导致安装失败,所以可确定系统中是否存在以下基础库: Ubuntu dependencies A varie

一.使用格式化符来格式化字符串: Python支持的所有格式化符 格式化符 意义 'd' 返回要格式化对象的十进制表示,如果可以 'i' 返回要格式化对象的十进制表示,如果可以 'o' 返回要格式化对象的八进制表示,如果可以 'u' 同格式化符'd' 'x' 返回要格式化对象的十六进制表示,如果可以[如果要求的前导,使用'0x'] 'X' 返回要格式化对象的十六进制表示,如果可以[如果要求的前导,使用'0X'] 'e' 返回要格式化对象的浮点的科学计数的表示,如果可以[使用'e'] 'E' 返回