一. python简介 1. python 具有丰富强大的库,常被称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起 2. python强制使用空白符(white space)作为语句缩进. 3. 可以使用 py2exe等包转换成系统能够执行的文件. 4. Python的瓶颈不在于自身语言的运行时间,在于一些网络速度等外在因素的影响. 二. Python库 1. python版本 常用的有2.7和3.5两个版本,这两个版本不完全兼容.但就目前Windows的环境而言,Python2.…

第一周学习笔记: 一.Python介绍      1.Python的创始人为吉多·范罗苏姆.1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承.  最新的TIOBE排行榜,Python赶超PHP占据第五, Python崇尚优美.清晰.简单,是一个优秀并广泛使用的语言. 2.Python主要应用领域:云计算.WEB开发.科学运算.人工智能.系统运维.金融.图形GUI. 3.Python是一门动态解释性的强类型定义语言. 4.Pyt…

第一章 快速改造:基础知识 01:整除.乘方 (Python3.0之前 如2.7版本) >>> 1/2 ==>0 1/2整除,普通除法: 解决办法1: 1.0/2.0  ==>0.5 解决办法2:from _future_ import division 1/2  ==>0.5 // 表示整除 >>>1//2 ==>0 浮点数//浮点数,结果依然是整除结果 >>>1.0//2.0 ==>0.0 实际操作截图: ** 表示乘…

1.定义列表 列表由数据构成的有限序列,即按照一定的线性顺序排列,排列而成的数据项的集合. 2.创建列表 使用‘[ ]’括起来就已经创建了一个列表,例: my_first_list = [] #空列表,即:里面没有任何数据 print(type(my_first_list)) #打印my_first_list的数据类型 3.列表的查询 3.1 通过下标访问列表中的值: #3.访问列表里的值:使用下标索引来访问列表中的值(下标默认重0开始),例: my_list = ['Mifen','Alex'…

一. 1.python按装 1.1 官网 https://www.python.org 1.2 点 downloads下的 windows下载64位python3.7.3版本 Download Windows x86-64 executable installer 1.3 一路确定即可,一定在  path  下打钩 2.python是一门解释性语言.…

今天主要讲讲文件读写及异常处理. 一.文件操作 1.1 文件的创建及读 打开文件 open 函数  open(file,[option]) file 是要打开的文件 option是可选择的参数文件的打开模式,常见有 mode 等 文件的打开模式 r 只读模式,文件不存在时会报错. w 写入模式,文件存在会清空之前的内容,文件不存在则会新建文件. x 写入模式,文件存在会报错,文件不存在则会新建文件. a 追加写入模式,不清空之前的文件,直接将写入的内容添加到后面. b 以二进制模式读写文件,wb…

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…

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…

集成学习(Ensemble  learning)是使用一系列学习器进行学习,并使用某种规则把各个学习结果进行整合,从而获得比单个学习器显著优越的泛化性能.它不是一种单独的机器学习算法啊,而更像是一种优化策略.因为单个机器学习模型所能解决的问题有限,泛化能力差,但是通过构建组合多个学习器来完成学习任务往往能够获得奇效,这些学习器可以看成一个个基本单元,由他们组合最终形成一个强大的整体,该整体可以解决更复杂的问题,其思想可以形象的概括为三个臭皮匠赛过诸葛亮. 集成学习是机器学习的一大分支,他通过建立…