目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,BernoulliNB import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from sk

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: 1 #Sigmoid曲线: 2 import matplotli

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from m

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就. 对我来说,如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及,从而带

本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法).文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题. Google的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技术使计算机变得更智能,更个性化.-Eric Schmidt (Google Chairman) 我们可能生活在人类历史上最具影响力的时期--计算从大型主机到PC移动到云计算的时期. 但是使这段时期有

建议:统一使用空格!!!!!!!!!不要Tab Python代码缩进   这两天python-cn邮件列表有一条thread发展的特别长,题目是<python的代码缩进真是坑爹>(地址),楼主在一台电脑上用KOMODO写的代码到另一台电脑上就不能运行了,调试后才发现是代码缩进的问题,为此楼主表示“真是火大”!而之后的回复,可想而知,批判楼主.教育楼主.鄙视楼主等的人绝不是少数(毕竟是python邮件列表,都是python开发者.爱好者嘛). 要求严格的代码缩进是python语法的一大特色,就像

Python版本:Python 3.6.1 0x01 命令行交互 在交互式环境的提示符>>>下,直接输入代码,按回车,就可以立刻得到代码执行结果.现在,试试输入100+200,看看计算结果是不是300: >>> 100 + 200 300 让Python打印出指定的文字,可以用print()函数,然后把希望打印的文字用单引号或者双引号括起来,但不能混用单引号和双引号: >>> print("Hello World!") Hello

PEP8 代码风格指南 这篇文章原文实际上来自于这里:https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ 知识点 代码排版 字符串引号 表达式和语句中的空格 注释 版本注记 命名约定 公共和内部接口 程序编写建议 实验步骤 建议在实验楼中打开 Python 解释器或者 vim 自己照着做一下,或者看看以前自己写的代码 1. 介绍 这份文档给出的代码约定适用于主要的 Python 发行版所有标准库中的 Python 代码.请参阅相似的 PEP 信息,其用于描述实现

笔试一些注意点: --,23点43 今天做的京东笔试题目: 编程题目一定要先写变量取None的情况.今天就是因为没有写这个边界条件所以程序一直不对.以后要注意!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! --,19点22 今天做了腾讯笔试题,算法都卡效率了,还是要加强算法的练习. autohotkey更新2018-08-03,9点01 python ;把大写禁用了,因为确实基本不用.`表示删除,caplock+ijkl可以控制光标 SetCapsLockState , AlwaysOff ; ca

用python处理html代码的转义与还原   转义 escape: import cgi s = cgi.escape("""& < >""") # s = '& < >'   反转义 unescape: #使用标准库 from htmllib import HTMLParser  h = HTMLparser.HTMLParser()  s = h.unescape('& < >')

用Boost.Python将C++代码封装为Python模块 一.     基础篇 借助Boost.Python库可以将C/C++代码方便.快捷地移植到python模块当中,实现对python模块的扩充.首先,将C++下的代码编译为动态库,并将生成的动态库命名为封装模块的名字,如:用BOOST_PYTHON_MODULE(Module_Name)宏对需要导出的函数.全局变量.类等导入Python的Module_Name模块,此时生成的动态库需要更名为Module_Name.pyd.然后,将Mod

python爬虫小说代码,可用的,以笔趣阁为例子,python3.6以上,可用 作者的QQ:342290433,汉唐自远工程师 import requests import refrom lxml import etree url = "https://www.biquga.com/33_33132/16700250.html" def get_content(url): nodes = ''; html_doc = requests.get(url).content.decode('

目录 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 运行测试环境 一. 自定义计时函数 1.1 整个程序计时 1.2 代码片段计时 1.3 单条语句计时 二. 性能优化 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 本文介绍若干种有别于cProfile/profile模块的Python程序计时方法,并对<Python实现C代码统计工具(三)>中的C代码统计工具进行性能优化.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 运行测试

目录 Python实现C代码统计工具(三) 声明 一. 性能分析 1.1 分析单条语句 1.2 分析代码片段 1.3 分析整个模块 二. 制作exe Python实现C代码统计工具(三) 标签: Python 性能分析 exe 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(二)>中的C代码统计工具进行性能分析,并制作Windows系统下可用的exe文件.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 一. 性能分析 Python标准库提供两个代码性能分析相关的模块,即timeit和cProfi

目录 Python实现C代码统计工具(二) 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 Python实现C代码统计工具(二) 标签: Python 代码统计 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(一)>中的C代码统计工具进行重构,以应对各种使用场景. 一. 问题提出 此前实现的C代码统计工具较为简陋,仅能遍历和分析当前目录及其子目录下的代码文件并输出统计报告. 在实际使用中,可能期望支持同时统计多个目录和(或)文件,并可指定遍历深度.当文件总数较少且文件路径较长时,期望支持

目录 Python实现C代码统计工具(一) 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 四. 后记 Python实现C代码统计工具(一) 标签: Python 代码统计 声明 本文将基于Python2.7脚本语言,实现一个简易的C代码统计工具. 本文同时也发布于作业部落,视觉效果略有不同. 一. 问题提出 代码规模较大时,不易对其做出准确的评估.通过代码统计工具,可自动分析和统计软件项目中的文件行数.有效代码行数.注释行数及空白行数,提供准确而直观的代码量报告.基于这种定量报告,可以有

Python 1行代码实现文本分类(实战笔记),含代码详细说明及运行结果 一.详细说明及代码 tc.py ================================================================= #coding=utf-8 __author__ = 'huangzhi' #pip install textblob #需要安装 #python -m textblob.download_corpora #需要安装 from textblob.classifi

处理如此的字符串: time^B1493534543940^Aid^B02CD^Aasr^B叫爸爸^Anlp^B{"domain":"com.abc.system.chat","intent":"chat","slots":{"tts":"爸爸","asr":"叫爸爸"},"voice":"叫爸爸&

单元测试: 单元测试是对单独的代码块分别进行测试, 以确保它们的正确性, 单元测试主要还是由开发人员来做, 其余的集成测试和系统测试由专业的测试人员来做. python的单元测试代码编写主要记住以下几点: 1. 需要导入 unittest模块 2. 需要继承自 unittest.TestCase 类 3. 单元测试的代码函数名必须以test开头(其他语言也是如此) 4. 单元测试里由 setUp 和 tearDown 两个勾子函数 以下为代码实现举例: import unittest class