python z3库学习
快速入门Python机器学习（九）
6 K邻近算法(KNeighbors) 所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。如果K=5，绿色圆点的
日期 2023-06-12 10:48:40
快速入门Python机器学习（14）
我的Django电子商务代码已经可以支持Django 4.X版本了，由于github很慢，现在放到百度网盘上了。链接：https://pan.baidu.com/s/1FEs6lggPtPplnYTsyEbaSg?pwd=7gq1提取码：7gq18.2 SVC 8.2.1 SVC类参数、属性和方法class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel='rbf&#x
日期 2023-06-12 10:48:40快速入门Python机器学习（18）
9 决策树(Decision Tree)9. 1 决策树原理9.2 信息增益与基尼不纯度信息熵(约翰·香农 1948《通信的数学原理》，一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多，信息熵就越大；一个问题不确定性越小，需要获取的信息就越少，信息熵就越小)集合D中第k类样本的比率为pk，(k=1,2,…|y|)信息增益(Information Gain):划分数据前后数据信息熵的差值。信息增益纯度越高
日期 2023-06-12 10:48:40
快速入门Python机器学习（19）
9.4 决策树回归（Decision Tree Regressor）9.4.1类、属性和方法类class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor(*, criterion='mse', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
日期 2023-06-12 10:48:40
快速入门Python机器学习（21）
10.1.3 随机森林回归法类参数、属性和方法类class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion='mse', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0
日期 2023-06-12 10:48:40快速入门Python机器学习（25）
10.3.1 Bagging Regressor类参数、属性和方法类class sklearn.ensemble.BaggingRegressor(base_estimator=None, n_estimators=10, *, max_samples=1.0, max_features=1.0, bootstrap=True, bootstrap_fea复制tures=False, oob_sc
日期 2023-06-12 10:48:40
快速入门Python机器学习（27）
10.5 堆垛分类(Stacking Classifier)10.5.1 理论stacking严格来说并不是一种算法，而是精美而又复杂的，对模型集成的一种策略。首先我们会得到两组数据：训练集和测试集。将训练集分成5份：train1,train2,train3,train4,train5。选定基模型。这里假定我们选择了xgboost, lightgbm 和 randomforest 这三种作为基模型
日期 2023-06-12 10:48:40快速入门Python机器学习（29）
1.5 DBSCAN1.5.1原理DBSCAN(Density-based spatial clustering of application with nose)：基于密度的有噪音应用空间聚类。密度大的地方是一类，密度小的地方是分界线。不需要事先指明簇的个数。流程while(存在没有被访问过的点) : 选择任意一个点 for (遍历该点<eps的所有点) :<=&qu
日期 2023-06-12 10:48:40快速入门Python机器学习（31）
12.3非负矩阵分解(NMF)12.3.1 原理非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization:NMF)矩阵分解：一个矩阵A分解为A=B1×B2×…×Bn非负矩阵分解：矩阵分解,矩阵A、 B1… Bn中元素均为非负12.3.2类、参数、属性和方法类class sklearn.decomposition.NMF(n_components=None, *, init=
日期 2023-06-12 10:48:40快速入门Python机器学习（33）
文末有惊喜12.6 神经网络回归算法12.6.1类、参数、属性和方法类class sklearn.neural_network.MLPRegressor(hidden_layer_sizes=100, activation='relu', *, solver='adam', alpha=0.0001, batch_size='auto',
日期 2023-06-12 10:48:40
快速入门Python机器学习（35）
14.2数据表达与特征工程14.2.1数据表达哑变量：利用类似pd.get_dummies得到的0,1数据。import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.neighbors impo
日期 2023-06-12 10:48:40python学习
users.pop[1] #列表删除特有字符串本身不能修改删除//不可变类型。 不能用del删除字符串。 5. 修改（数字/布尔/字符串除外） ```python users=['a','b',99] users[2] = 66 #可以修改 users[0] = 'a' #可以修改 users[0][0] #不能修改复制步长，默认步
日期 2023-06-12 10:48:40《深入浅出Python机器学习》读书笔记 第一章 概述
文章目录前言一、什么是机器学习二、机器学习的一些应用场景三、学习机器学习的过程四、有监督学习和无监督学习五、分类和回归六、模型的泛化、过拟合与欠拟合前言《深入浅出Python机器学习》读书笔记，第一章概述提示：以下是本篇文章正文内容一、什么是机器学习本意是指一种让计算机不经过明显编程的情况下，对数据进行学习，并且做出预测的方法，数据计算机科学领域的一个子集。二、机器学习的一些应用场景智能推荐。例如
日期 2023-06-12 10:48:4021天Python进阶学习挑战赛打卡------第2天(基础内容)
列表数组的基本操作添加数组 append更改字符的位置 insert插入从列表中获取元素 通过元素索引值实现从列表删除元素:列表分片比较操作符连接操作符重复操作符:成员关系操作符列表的内置函数dir(list)查看有哪些函数count() 计算参数在列表中出现的次数index() 中文释义 索引； 返回参数在列表中的位置reverse() 将整个列表原地反转sort() 用指定的方式对列表成员进行
日期 2023-06-12 10:48:40python学习：pip常用方法
pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。1.查看 pip 的版本可以使用以下命令：pip --version复制2.下载安装包使用以下命令：pip install some-package-name复制例如安装 numpy 包：pip install numpy复制3. 通过以下的命令来移除软件包：pip uninstall some-
日期 2023-06-12 10:48:40Python 数字图像处理-从 scikit-image 库开始学习
Contents1 常用 Python 数字处理图像库2 基本使用2.1 模块导入2.2 子模块和函数列表2.3 基本操作3 参考链接常用 Python 数字处理图像库图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。常用的基于 python 脚本语言开发的数字图片处理库有以下几种，比如 PIL,Pillow, opencv, sciki
日期 2023-06-12 10:48:40Python学习笔记(15)-Python代码转换为exe可执行程序详解
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 点此查看 零基础Python全栈文章目录及源码下载 本文目录1. 简介2. pyInstaller安装配置2.1 下载PyInstaller2.2 下载后解压PyInstaller2.3 下载pywin322.4 安装pywin322.5 安装PyInstaller3. 制作exe3.1 编写python文件3.2 将代码文件放至pyinstall
日期 2023-06-12 10:48:40Python实现k-近邻算法案例学习
一、介绍你好，我是悦创。博客首发：https://bornforthis.cn/column/Machine-learning/informal-essay/01.html本文是由给私教学员 cava 讲解时编写，主要逻辑没有错误。k-近邻算法（K-Nearest Neighbour algorithm），又称 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。工作原理：给定一个已知标签类别的训练数
日期 2023-06-12 10:48:40手把手教你Python学习！（附流程图）「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。关注公众号：Python爬虫数据分析挖掘，免费获取更多开源项目源码对于刚开始接触Python的小伙伴来说，没有思路方法，不知道从何开始学习，把软件环境安装好后就不知所措了！接下来我给大家分享下多位大牛倾力打造的python系统学习流程，一个月才设计完的！Python础部分：老话说的好，“万丈高楼平地起！”不管你做什么都一样，何况编程；或许初学的时候很是枯燥乏
日期 2023-06-12 10:48:40Python学习总结（1）—turtle海龟作图
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 海龟作图1.海龟移动和绘制2.获取海龟的状态3.设置与度量单位4.画笔绘图状态5.画笔颜色控制6.填充7.更多绘图控制8.海龟可见性9.海龟外观10.使用事件11.特殊海龟方法1.海龟移动和绘制forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree
日期 2023-06-12 10:48:40Python机器学习笔记：不得不了解的机器学习面试知识点（1）[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 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
日期 2023-06-12 10:48:40Python学习：如何实现文件编码的检测
文件打开的原则是“ 以什么编码格式保存的，就以什么编码格式打开 ”，我们常见的文件一般是以“ utf-8 ”或“ GBK ”编码进行保存的，由于编辑器一般设置了默认的保存和打开方式，所以我们在记事本或常见文档编辑器如Word中不容易看到乱码的情况发生，但是，当我们要在内存里读取打开一个文件时，如果文档编码方式和计算机内存默认读取文件的编码不同，或者我们打开文件时未设置正确的编码打开规则，则很有可能
日期 2023-06-12 10:48:40Python学习日记 – 法外狂徒的故事
前言新开了一个栏目，是我个人学习Python的日记和心得，以及练习作业。今天写的这个法外狂徒的故事，是在学习Python的第一天时的练习作业，本来给出的作业是让写嘉宾名单的增删，但是一时兴起，想玩一个比练习作业难的，因为我哥教我了一个random的写法，即随机内容，所以随便写了一下。故事明天有个宴会，我要邀请一些人来参加 计划被邀请的人有法外狂徒-张三、老王、老李、老郭、老孟、小王、小李、小郭、小
日期 2023-06-12 10:48:40python光流法算法学习「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 基于python-opencv程序对光流法的理解光流法的定义 Lucas-Kanade光流原理 Shi-Tomasi角点检测python-opencv代码demo光流法的定义光流法是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体
日期 2023-06-12 10:48:407套干货，Python常用技术学习知识图谱！！（史上最全，建议收藏）
大家好，我是明月十四桥！ 你要偷偷努力，然后惊艳所有人~目录一、Python数据分析二、Python爬虫三、Python学习技术问题汇总四、数据结构与算法五、计算机基础六、Python入门七、MySQL一、Python数据分析数据分析是Python应用较多的一个领域，这个教程包含了Python基础、数据采集、数据处理到数据挖掘，这是我看过比较细致的教程了。主要讲解了4个领域的经典项目，每一个项
日期 2023-06-12 10:48:40Python学习：转义字符及用法、数据类型转换函数
ASCII编码为每个字符都分配了唯一的编号，成为编码值。在Python中，一个ASCII字符除了可以用它的实体（真正的字符）表示，还可以用它的编码值表示。这种使用编码值来间接地表示字符的方式成为转义字符（Escape Character）。转义字符以\0或者\x开头、以\0开头表示后跟八进制形式的编码值，以\x开头表示后跟十六进制形式的编码值。Python中的转义字符只能使用八进制或者十六进制。格
日期 2023-06-12 10:48:40python数据分析、挖掘、机器学习的算法都有哪些第3版2021.8.30
数据挖掘、机器学习的算法都有哪些？ lasso线性-梯度下降，误差项分析，似然函数，下山方向、分类器、聚类、基于欧式距离、降维算法、关联分析、集成学习、、神经网络、时间序列、一元线性回归、多元线性回归、梯度增强回归GBR、logistic回归逻辑回归分类算法ROC,KS、决策树：容易过拟合、朴素贝叶斯模型、K近邻算法KNN、有监督学习，二元分类支持向量机SVM、无监督学习-聚类、K均值k-Mean
日期 2023-06-12 10:48:40Python机器学习教程—线性回归原理和实现
线性回归介绍第一个要讲的机器学习算法便是线性回归，从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程，便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。什么是线性回归？回归问题在前文曾提到过，是指利用机器学习的模型算法找出一组数据输入和输出之间的关系，输出是连续的数据那么这个问题便是回归问题，而所谓线性回归，即是使用线性数学模型解决生活中回归预测问题。即找到一个最优秀的线性模型y=f(x)表达样本数据特征之间
日期 2023-06-12 10:48:40Python机器学习教程—回归模型的评估与封装
在之前已介绍了线性回归的模型算法，那么有了模型之后，如何去评估这个模型的效果究竟是好还是差呢？而如果得到一个效果较好的模型又如何去将其封装，方便他人使用呢？这需要具备回归模型的评估与封装的知识。回归模型的评估指标如何去判断一个线性回归模型的好与坏，有个指标是看模型的拟合度，拟合度越高就代表模型的误差越小，也就代表着做预测时会越精准。因此对模型的效果评估很重要，并且模型的评估需要有同训练集分开的测试
日期 2023-06-12 10:48:40【说站】python自动化测试需要学习什么？
python自动化测试需要学习什么？1、先学习编程语言，再接触自动化工具语言学习建议首先从Python开始。因为Python具有良好的可扩展性、开发性和人气，具有免费开源的优势。任何人都可以下载Python，开始快速开发和发布Python代码，然后学习Java。同时在这段学习过程中，要忘记自己是为了冲测试，把自己放在开发的角色，沉下心来系统学习编程，你的语言水平高低，直接决定了自动化水平的高低。2
日期 2023-06-12 10:48:40Python学习笔记(九)· IO 编程
IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。比如你打开浏览器，访问新浪首页，浏览器这个程序就需要通过网络IO获取新浪的网页。浏览器首先会发送数据给新浪服务器，告诉它我想要首页的HTML，这个动作是往外发数据，叫Output，随后新浪服务器把网页发过来，这个
日期 2023-06-12 10:48:40