缘由 做中学才是最好的方法,通过这些项目来加强自己的Python掌握程度. 原则 成体系地学,不搞"题海战术" 通所有不如精一物,精一物方可通所有 走心学,忌浮躁 项目列表 字符串与正则表达式 Python实践练习:口令保管箱 Python实践练习:在 Wiki 标记中添加无序列表 Python实践练习:电话号码和 E-mail 地址提取程序 Python实践练习:强口令检测 Python实践练习:strip()的正则表达式版本 读写文件 Python实践练习:生成随机的测验试卷文件…

一.概述 Python实践 是应用Python解决实际问题的案例集合,这些案例中的Python应用通常 功能各异.大小不一. 该系列文章是本人应用Python的实践总结,会不定期更新. 二.目录 Python实践:提取文章摘要 Python实践:用MetaWeblog API来管理博客 Python实践:模块自动重载 Python实践:为PDF添加书签…

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(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…

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…

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…

MapReduce 原理与 Python 实践 1. MapReduce 原理 以下是个人在MongoDB和Redis实际应用中总结的Map-Reduce的理解 Hadoop 的 MapReduce 是基于 Google - MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters的一种实现.对 MapReduce 的基本介绍如下: MapReduce is a programming model and an associated impl…

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,…

本文转自: http://python.jobbole.com/87343/ K-Means聚类的Python实践 2017/02/11 · 实践项目 · K-means, 机器学习 分享到:1 原文出处: 搜不狐    K-Means应该是最简单的聚类算法之一了吧,理论上很简单,就是随即初始化几个中心点,不断的把他们周围的对象聚集起来,然后根据这群对象的重置中心点,不断的迭代,最终找到最合适的几个中心点,就算完成了. 然后,真正实践的时候才会思考的更加深入一点,比如本文的实践内容就是一个失败的…

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…