对于机器学习有兴趣,不少人应该会先从 Andrew Ng ( 吴恩达 ) 的机器学习课程开始,但是吴恩达的课程是使用 octave 这个工具当作练习.这个 github 项目包含使用 Python 实现流行机器学习算法的范例,并解释了其背后的 数学原理. 每个算法都有交互式的 Jupyter Notebook 示范,可以让你玩训练数据.算法配置,并立即在浏览器中 检视结果.图表和预测. 在大多数情况下,这些解释都是基于 Andrew Ng 的这门伟大的机器学习课程. 这个储存库的目的不是通过使用…

概述 “工欲善其事,必先利其器”,如果说编程是程序员的手艺,那么IDE就是程序员的吃饭家伙了. IDE 的全称是Integration Development Environment(集成开发环境),一般以代码编辑器为核心,包括一系列周边组件和附属功能.一个优秀的IDE,最重要的就是在普通文本编辑之外, 提供针对特定语言的各种快捷编辑功能,让程序员尽可能快捷.舒适.清晰的浏览.输入.修改代码.对于一个现代的IDE来说,语法着色.错误提示.代码折 叠.代码完成.代码块定位.重构,与调试器.版本控制…

解决error: failed to push some refs to 'https://github.com/bluepen/python.git' 当我们在使用git工具上传我们自己的代码时,可能会遇到这个错误,这是在执行了如下命令之后会返回的一个错误,git push origin master 没关系,我们使用如下命令即可解决:git pull --rebase origin master 然后我们再次执行git push origin master命令就没有问题了,…

selenium2 python范例 下面脚本的功能是:打开谷歌浏览器-->跳转到某个网址-->输入用户名和密码登录-->读取页面内的数据并求和. # coding=utf-8 #编码声明 import time from selenium import webdriver # 跳转到首页 driver = webdriver.Chrome() # Optional argument, if not specified will search path. driver.implicitl…

中国爬虫违法违规案例汇总github项目介绍 GitHub - 本项目用来整理所有中国大陆爬虫开发者涉诉与违规相关的新闻.资料与法律法规.致力于帮助在中国大陆工作的爬虫行业从业者了解我国相关法律,避免触碰数据合规红线.https://github.com/HiddenStrawberry/Crawler_Illegal_Cases_In_China 程序员因为写了一段爬虫代码,全公司200人被警察一锅端! https://blog.csdn.net/WantFlyDaCheng/article/…

介绍 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,Guido开始写能够解释Python语言语法的解释器.Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus.他希望这个新的叫做Python的语言,能符合他的理想:创造一种C和shell之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言. 最新的TIOBE排行榜,Python赶超PHP占据第4, Python崇尚优美.清晰.简单,是一个优秀并广泛使用的语…

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…

一.前言: 今天在宿舍弄了一个下午的代码,总算还好,把这个东西算是熟悉了,还不算是力竭,只算是知道了怎么回事.今天就给大家分享一下我的代码.代码可以运行,运行的Python环境是Python3.6以上的版本,需要用到Python中的numpy.matplotlib包,这一部分代码将K-means算法进行了实现.当然这还不是最优的代码,只是在功能上已经实现了该算法的功能. 二.代码部分: import numpy as np import random from matplotlib import…

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程…

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…