目录 第二章 2.3章末小结 @(Python机器学习及实践-----从零开始通往Kaggle竞赛之路) 第二章 2.3章末小结 1 机器学习模型按照使用的数据类型,可分为监督学习和无监督学习两大类. 监督学习主要包括分类和回归的模型. 分类:线性分类,支持向量机(SVM),朴素贝叶斯,k近邻,决策树,集成模型(随机森林(多个决策树)等). 回归:线性回归,支持向量机(SVM),k近邻,回归树,集成模型(随机森林(多个决策树)等). 无监督学习主要包括:数据聚类(k-means)和数据降维(主成…

<Python 机器学习及实践–从零开始通往kaggle竞赛之路>很基础 主要介绍了Scikit-learn,顺带介绍了pandas.numpy.matplotlib.scipy. 本书代码基于python2.x.不过大部分可以通过修改print()来适应python3.5.x. 提供的代码默认使用 Jupyter Notebook,建议安装Anaconda3. 最好是到https://www.kaggle.com注册账号后,运行下第四章的代码,感受下. 监督学习: 2.1.1分类学习(Cla…

点击获取提取码:i5nw Python机器学习及实践面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikit-learn.NLTK.Pandas.gensim.XGBoost.Google Tensorflow等. 全书共分4章.第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识:第2章基础篇,讲述如何使用Scikit-lear…

转: <PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路> 分享下载 书籍信息 书名: PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路 标签: PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路,免费,程序员书籍,编程,pdf,电子书 下载地址 https://590m.com/file/18765121-475905678 转: <PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路> 分享下载…

内容简介 本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikitlearn.NLTK.Pandas.gensim.XGBoost.Google Tensorflow等. 全书共分4章.第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识:第2章基础篇,讲述如何使用Scikitlearn作为基础机器学习工具:第3章进阶篇…

1.(单选)下列符号中,有()个是Python的关键字.(1)if    (2)lambda  (3)not   (4) For   (5)None(6)from  (7)True   (8)finally(本题分数:4)A) 5B) 6C) 7D) 8[解析](4)不是您的答案:C  正确率:100%2.(单选)下列标识符,有()个是合法有效的Python变量名.(1)python  (2) scut  (3) i_like_python  (4) import(5)python is goo…

1.(单选)"abc"的长度是3,"老师好"的长度是多少?(本题分数:4)A) 1B) 3C) 6D) 9您的答案:B  正确率:100%2.(单选)下面代码的执行结果是 >>>s = "11+5in" >>>eval(s[1:-2]) (本题分数:4)A) 6B) 11+5C) 16D) 执行错误您的答案:A  正确率:100%3.(单选)用Python内置函数表示2的10次幂的Python语句是().(本题…

1.(单选)计算机有两个基本特性:功能性和()性.(本题分数:5)A) 可存储B) 可计算C) 可通信D) 可编程您的答案:D  正确率:100%2.(单选)计算机硬件可以直接识别和执行的程序设计语言是().(本题分数:5)A) 自然语言B) 机器语言C) 汇编语言D) 高级语言您的答案:B  正确率:100%3.(单选)Python语言是由哪个人创造的?(本题分数:5)A) Dennis RitchieB) Linus Benedict TorvaldsC) Guido van RossumD…

1.(单选)以下选项中使Python脚本程序转变为可执行程序的第三方库的是(本题分数:3)A) NetworkxB) pyinstallC) RequestsD) PyPDF2您的答案:B  正确率:100%2.(单选)以下不属于Python的pip工具命令的选项是:(本题分数:3)A) helpB) uninstallC) searchD) get您的答案:D  正确率:100%3.(单选)用于将Python程序打包成可执行文件的工具是:(本题分数:3)A) WheelB) docoptC) …

1.(单选)以下程序对字典进行排序,按字典键值从小到大排序,空白处的代码是(  ): dt={'b':6, 'c':2, 'a':4} s=sorted(dt.items(),key=_____) print(s) (本题分数:3)A) lambda x:x[0]B) lambda x:x[1]C) dt.values()D) dt.keys()您的答案:A  正确率:100% 2.(单选)以下程序从CSV格式的文件中读入数据,将由每行数据组成的列表写入ls中,空白处的代码是: fo=open(…

1.(单选)以下哪个函数的定义是错误的?(本题分数:2)A) def vfunc(a,b=2):B) def vfunc(a,b):C) def vfunc(a,*b):D) def vfunc(*a,b):您的答案:D  正确率:100%2.(单选)以下程序运行时,将输出(). def my_function(*ks): print(ks[-1]) my_function("a", "b", "c") (本题分数:2)A) "abc&…

1.(单选)下面程序的输出结果是: for c in "ComputerScience": if c=="S": continue print(c,end="") (本题分数:3)A) ComputerB) ScienceC) ComputerScienceD) Computercience您的答案:D  正确率:100%2.(单选)以下程序的输出结果是. for i in range(4): if i == 2: continue print(…

1.(单选)下面程序的输出结果是: for c in "ComputerScience": print(c,end="") if c=="S": continue (本题分数:2)A) ComputerB) ScienceC) ComputerScienceD) Computercience您的答案:C  正确率:100%2.(单选)以下程序的输出是. for i in range(4): if i > 2: break print(i,e…

1.(单选)给出如下代码 s = 'Hello scut' print(s[4::-1]) 上述代码的输出结果是(本题分数:2)A) HelloB) olleHC) scutD) tucs您的答案:B  正确率:100%2.(单选)下列程序段的输出结果是(). print("{:*<10}:{:*^7.2f}".format("Length",23.8750)) (本题分数:2)A) Length****:23.8750B) Length****:*23.88…

1.(单选)给出如下代码 s = 'Hello scut' print(s[::-1]) 上述代码的输出结果是(本题分数:4)A) HelloB) Hello scutC) olleH tucsD) tucs olleH[解析]s[ ::-1]表示将s的数据反转您的答案:D  正确率:100%2.(单选)以下操作,能将二进制字符串'0100',转换成对应的十进制整数的是(本题分数:4)A) int('0100')B) int('0100',2)C) eval('0100')D) eval('01…

…

1.(单选)下面语句的输出结果是: ls = [] def func(a, b): ls.append(b) return a*b s = func("hi", 2) print(s, ls) (本题分数:3)A) hi []B) hi [2]C) hihi []D) hihi [2]您的答案:D  正确率:100%2.(单选)以下哪个函数的定义是错误的?(本题分数:3)A) def vfunc( ):B) def vfunc(a=1,b):C) def vfunc(a,b):D) d…

机器学习是一项经验技能,经验越多越好.在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段.在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的. 预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能,需要进行大量的练习.本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板,创建这个模板总共有六个步骤.通过本文将学到: 端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构.如何将前面学到的内容引入到项目中.如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板.机器学习是针对数据进行自动挖掘,找出数据…

今天看了python部落翻译的一篇<一道python类的小题>文章,感觉挺有启发性,记录下来: print('A') class Person(object): print('B') def __int__(self,name): print('C') self.name = name print('D') print('E') p1= Person('name1') p2 = Person('name2') 输出结果: A B D E C C 这里首先需要理解是,一.python程序的运行规…

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.…

Python机器学习实践指南 目 录 第1章Python机器学习的生态系统 1 1．1 数据科学/机器学习的工作 流程 2 1．1．1 获取 2 1．1．2 检查和探索 2 1．1．3 清理和准备 3 1．1．4 建模 3 1．1．5 评估 3 1．1．6 部署 3 1．2 Python库和功能 3 1．2．1 获取 4 1．2．2 检查 4 1．2．3 准备 20 1．2．4 建模和评估 26 1．2．5 部署 34 1．3 设置机器学习的环境 34 1．4 小结 34 第2章构建应用程序,发…

21天学通Python课后实验题4.6 1. 编程实现用户输入一门课程的两门子课程成绩,第一门子课程60分以上,则显示“通过”,第一门子课程不及格,则显示“未通过”,第一门子课程及格,而第二门子课程不及格,则显示“补考”. kecheng1 = int(input("请输入课程1的成绩:")) if kecheng1 > 60: print("课程1通过") kecheng2 = int(input('请输入课程2的成绩:')) if kecheng2 <…

python 小题:给定一个字符串,找出不含有重复字符的最长子串的长度.示例 1:输入: "abcabcbb"输出: 3 解释: 无重复字符的最长子串是 "abc",其长度为 3.示例 2:输入: "bbbbb"输出: 1解释: 无重复字符的最长子串是 "b",其长度为 1.示例 3:输入: "pwwkew"输出: 3解释: 无重复字符的最长子串是 "wke",其长度为 3.  请注意,…

之前一篇笔记: Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(1) 1,什么样的资料集不适合用深度学习? 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势. 数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性.图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变.对于没有这样的局部相关性的数据集,不适于使用深度学习算法进行处理…

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.本文将会从最常见的机器学习开始介绍相关的知识应用与开发流程. 目录 一.浅谈机器学习 二.基本概念 三.常用方法介绍 四.线性模型 五.…

Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github…

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题…

前言 上一篇<机器学习算法实践:决策树 (Decision Tree)>总结了决策树的实现,本文中我将一步步实现一个朴素贝叶斯分类器,并采用SMS垃圾短信语料库中的数据进行模型训练,对垃圾短信进行过滤,在最后对分类的错误率进行了计算. 与决策树分类和k近邻分类算法不同,贝叶斯分类主要借助概率论的知识来通过比较提供的数据属于每个类型的条件概率, 将他们分别计算出来然后预测具有最大条件概率的那个类别是最后的类别.当然样本越多我们统计的不同类 型的特征值分布就越准确,使用此分布进行预测则会更加准确.…

目录 总计(130本) 一.在读 二.将读 三.已读 非专业书单(77本) 四.已读 专业书单(53本) 五.已看网课(8个) 六.在看网课 一个人如果抱着义务的意识去读书,便不了解读书的艺术.--林语堂<生活的艺术> 总计(130本) 整理了下大学以来读过的书单,此举是为了督促自己,也是为了与君共享 一.在读 <飘>0% <书虫-全套>:6% <哈利波特-全集>:0% 二.将读 <世界的寒冬:世纪三部曲2> / 肯·福莱特 0% <永恒的…