所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对…

课程设计项目名称:基于flask的可视化动漫分析网站,如果你在学习Python的过程中,往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃,为此我建了个Python交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题多跟里面的人交流,都会解决哦!接下来我们来做这个项目:一.项目简介1.1 项目博客地址https://blog.csdn.net/moshangs/article/details/1036669961.2 项目完成的功能与特色…

代码多来自<Introduction to Machine Learning with Python>. 该文集主要是自己的一个阅读笔记以及一些小思考,小总结. 前言 在开始进行模型训练之前,非常有必要了解准备的数据:数据的特征,数据和目标结果之间的关系是什么?而且这可能是机器学习过程中最重要的部分. 在开始使用机器学习实际应用时,有必要先回答下面几个问题: 解决的问题是什么?现在收集的数据能够解决目前的问题吗? 该问题可以转换成机器学习问题吗?如果可以,具体属于哪一类?监督 or 非监督 从…

SVM全称是Support Vector Machine,即支持向量机,是一种监督式学习算法.它主要应用于分类问题,通过改进代码也可以用作回归.所谓支持向量就是距离分隔面最近的向量.支持向量机就是要确保这些支持向量距离超平面尽可能的远以保证模型具有相当的泛化能力. 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机:当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性分类器,即线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧,将低维度的非线性问题转化为高…

前言 本篇我会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习. 我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法--Decision Tree(决策树)和kNN(邻近算法),随后我也会尝试自己实现kNN算法.目前为止,我还是在机器学习的入门阶段,文章中暂不详细解释算法原理,如果想了解细节信息可自行搜索. 代码分解 读取数据集 scikit-learn中预制了很多经典数据集,非常方便我们自己练习用.使用方式也很容易: # 引入datasets from skle…

本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍. 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概览 3. 特征工程 4. 构建模型 正文 1. 项目背景 鸢尾属(拉丁学名:Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值很高. 鸢尾属约300种, Iris数据集中包含了其中的三种: 山鸢尾(Setosa),  杂色鸢尾(Versicolour), 维吉尼亚…

6 小时 Python 入门 以下操作均在 Windows 环境下进行操作,先说明一下哈 一.安装 Python 1.官网下载 Python 进入官网(https://www.python.org),点击 Downloads,选择要下载的版本: 2.安装 Python 安装时注意下图勾选部分一定要勾选: 二.安装代码编辑器 PyCharm 1.官网下载 PyCharm 进入官网(https://www.jetbrains.com/pycharm),点击 Downloads,选择要下载的版本: 2…

python很好的支持面向对象编程,本节主讲类的定义,类的构造方法,类的继承与方法重写,类的多继承. 一.类的定义 class Myclass() : def prt(self, str) : print(str) a = Myclass() a.prt('hello...') hello... 二.类的构造方法 class Myclass() : def __init__(self, name) : self.name = name def prt(self) : print(self.nam…

[转][RabbitMQ+Python入门经典] 兔子和兔子窝 http://blog.csdn.net/linvo/article/details/5750987 RabbitMQ作为一个工业级的消息队列服务器,在其客户端手册列表的Python段当中推荐了一篇blog,作为RabbitMQ+Python的入门手册再合适不过了.不过,正如其标题Rabbit and Warrens(兔 子和养兔场)一样,这篇英文写的相当俏皮,以至于对于我等非英文读者来说不像一般的技术文档那么好懂,所以,翻译一下吧…

摘要:为方便朋友,重新整理汇总,内容包括长期必备.入门教程.练手项目.学习视频. 一.长期必备. 1. StackOverflow,是疑难解答.bug排除必备网站,任何编程问题请第一时间到此网站查找. https://stackoverflow.com/ 2. github,是源码学习.版本控制不可缺少的网站,找源码学习请第一时间到此网站,fork之后自己维护. https://github.com/ 3. Awesome Python 最全的python资源,没有之一,绝对不容错过的pytho…