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一.机器学习算法分类: 监督学习:提供数据和数据分类标签.--分类.回归 非监督学习:只提供数据,不提供标签. 半监督学习 强化学习:尝试各种手段,自己去适应环境和规则.总结经验利用反馈,不断提高算法质量 遗传算法:淘汰弱者,留下强者,进行繁衍和变异穿产生更好的算法. 二.选择机器学习算法和数据集 sklearn中有很多真实的数据集可以引入,也可以根据自己的需求自动生成多种数据集.对于数据集可以对其进行归一化处理. sklearn中的有着多种多样的算法,每一种算法都有其适用的场合.不同的属性和功…

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#调用查看线性回归的几个属性 # Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg # Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial """ Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please…

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  一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =…

1,第一步 cmd下运行python文件 :python 文件名.(在文件目录下) 退出python解释器:ctrl + z 或 exit() 回车 进入帮助模式:help(),退出:q 或 回车 2,基础 注释:是任何存在于#号右侧的文字 字面常量 数字:整数(int)与浮点数(float) 字符串:单引号.双引号.三引号(可作多行注释)# 字符串是不可变的 格式化方法:format() format()方法所做的事情是将每个参数值替换至格式所在的位置 print('{} was {} yea…

一.TensorFlow中的优化器 tf.train.GradientDescentOptimizer:梯度下降算法 tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.MomentumOptimizer:动量梯度下降算法 tf.train.AdamOptimizer:自适应矩估计优化算法 tf.train.RMSPropOptimizer tf.train.AdagradDAOptimizer tf.train.FtrlO…

读<简明Python教程>笔记: 本书的官方网站是www.byteofpython.info  安装就不说了,网上很多,这里就记录下我在安装时的问题,首先到python官网下载,选好安装路径安装好后,一定要配置环境变量,详细呢可以看武老师的博客(我的python编程入门老师虽然他不认识我,我也不认识他). 重要   在你的程序中合理地使用注释以解释一些重要的细节--这将有助于你的程序的读者轻松地理解程序在干什么.记住,这个读者可能就是6个月以后的你! 可执行的python程序(linux下):…

jfinal框架教程-学习笔记 JFinal  是基于 Java  语言的极速  WEB  + ORM  开发框架,其核心设计目标是开发迅速.代码量少.学习简单.功能强大.轻量级.易扩展.Restful.在拥有Java 语言所有优势的同时再拥有 ruby.python.php 等动态语言的开发效率!为您节约更多时间,去陪恋人.家人和朋友!(鼓掌!~~) JFinal 有如下主要特点:   MVC 架构,设计精巧,使用简单   遵循 COC 原则,零配置,无 xml   独创 Db + Re…

目录 尚硅谷韩顺平Linux教程学习笔记 写在前面 虚拟机 Linux目录结构 远程登录Linux系统 vi和vim编辑器 关机.重启和用户登录注销 用户管理 实用指令 组管理和权限管理 定时任务调度 Linux磁盘分区.挂载 网络配置 进程管理 RPM YUM 搭建JAVAEE环境 安装Tomcat 安装Eclipse 安装mysql Shell编程 Shell编程综合案例 Python定制篇 开发平台Ubuntu 尚硅谷韩顺平Linux教程学习笔记 写在前面 学习链接:尚硅谷韩顺平Linux…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: center; font: 30.0px Helvetica; color: #000000 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 16.0px "PingFang TC Semibold"; color: #000000 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0…

原文链接:Python Click 学习笔记 Click 是 Flask 的团队 pallets 开发的优秀开源项目,它为命令行工具的开发封装了大量方法,使开发者只需要专注于功能实现.恰好我最近在开发的一个小工具需要在命令行环境下操作,就写个学习笔记. 国际惯例,先来一段 "Hello World" 程序(假定已经安装了 Click 包). # hello.py import click @click.command() @click.option('--count', default…

0003.5-20180422-自动化第四章-python基础学习笔记--脚本 1-shopping """ v = [ {"name": "电脑","price":"1999"}, {"name": "鼠标", "price": "10"}, {"name": "游艇", &q…

Python Flask学习笔记之模板 Jinja2模板引擎 默认情况下,Flask在程序文件夹中的templates子文件夹中寻找模板.Flask提供的render_template函数把Jinja2模板引擎集成到了程序中. 渲染模板 创建文件夹 mkdir app/templates 改写代码 # routes.py from flask import render_template from app import app @app.route('/') @app.route('/index…

Python Flask学习笔记之Hello World 安装virtualenv,配置Flask开发环境 virtualenv 虚拟环境是Python解释器的一个私有副本,在这个环境中可以安装私有包,而且不会影响系统中安装到全局Python解释器.虚拟环境非常有用,可以在系统的Python解释器中避免包的混乱和版本的冲突,为每个程序单独创建虚拟环境,可以保证程序只能访问虚拟环境中的包从而保持全局解释器的干净整洁. 安装 sudo apt-get install python-virtualen…

获取字段唯一值工具- -ArcPy和Python案例学习笔记   目的:获取某一字段的唯一值,可以作为工具使用,也可以作为函数调用 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 使用方法: 工具: 函数:GetUniqueValuesFun('qxjm','name') 数据: 结果: 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com      …

Python高级学习笔记,此笔记中包含Linux操作系统.Html+CSS+JS.网络协议等. 所有思维导图为本人亲手所画,请勿用于商用. 大哥们,求点赞哦. 第一天笔记:链接 第二天笔记:链接 第三天笔记:链接 第四天笔记:链接 第五天笔记:链接 第六天笔记:链接 进程笔记 线程笔记 TCP协议 HTTP协议…

TypeScript 入门教程学习笔记 1. 数据类型定义 类型 实例 说明 Number let num: number = 1; 基本类型 String let myName: string = 'Tom'; Boolean let isDone: boolean = false; Array let arr: number[] = [1, 1, 2, 3, 5]; 用 any 表示数组中允许出现任意类型 Function 1. 函数声明 function sum(x: number, y:…

CNN学习笔记:正则化缓解过拟合 过拟合现象 在下图中,虽然绿线完美的匹配训练数据,但太过依赖,并且与黑线相比,对于新的测试数据上会具有更高的错误率.虽然这个模型在训练数据集上的正确率很高,但这个模型却很难对从未见过的数据做出正确响应,认为该模型存在过拟合现象. 绿线代表过拟合模型,黑线代表正则化模型.故我们使用正则化来解决过拟合问题. 正则化模型 正则化是机器学习中通过显示控制模型复杂度来避免模型过拟合.确保泛化能力的一种有效方式.正则化在损失函数中引入模型复杂度指标,利用给W加权值,弱化了训…

Python基础教程 第二版 学习笔记 1.python的每一个语句的后面可以添加分号也可以不添加分号:在一行有多条语句的时候,必须使用分号加以区分 2.查看Python版本号,在Dos窗口中输入“python -V”查看版本号,注意V是大写字母,这条命令是Windows命令,而不是python shell的命令 3.让解释器只执行普通的除法运算:from __feture__ import division 4.执行整除运算的运算符:// 5.取幂运算符:2**4 相当于2的4次方,-2**4…

Tensorflow 简介 1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络 1.2 什么是神经网络 (Neural Network) 1.3 神经网络 梯度下降 1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑 1.5 为什么选 Tensorflow? 1.6 Tensorflow 安装 1.7 神经网络在干嘛 Tensorflow 基础构架 2.1 处理结构 2.2 例子2 2.3 Session 会话控制 2.4 Variable 变量 2.5 Placeholder 传入值 2.6 什么是激励函数 (…

JProfiler学习笔记    推荐文章:JProfiler 入门教程 一.安装JProfiler        从http://www.ej-technologies.com/下载5.1.2并申请试用序列号   二.主要功能简介 1．内存剖析 Memory profiler JProfiler 的内存视图部分可以提供动态的内存使用状况更新视图和显示关于内存分配状况信息的视图.所有的视图都有几个聚集层并且能够显示现有存在的对象和作为垃圾回收的对象. 所有对象 显示类或在状况统计和尺码信息堆上所…

教程链接:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000 高级特性 切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作.比如,一个list如下: >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] 取前3个元素,应该怎么做? 笨办法: >>> [L[0], L[1], L[2]] ['Mich…

刚加入网页测试行列,最近在学习POSTman的使用教程,记录下学习笔记. Postman是一款功能强大的网页调试与发送网页HTTP请求的Chrome插件.当开发人员需要调试一个网页是否运行正常,并不是简简单单地调试网页的HTML.CSS.脚本等信息是否运行正常,更加重要的是网页能够正确是处理各种HTTP请求,毕竟网页的HTTP请求是网站与用户之间进行交互的非常重要的一种方式,在动态网站中,用户的大部分数据都需要通过HTTP请求来与服务器进行交互.无论是web前端开发 或 android.ios开…