先罗列一下Python提供的基本数据类型:数值(整型、浮点型、复数、布尔型等)、字符串、列表、元组、字典、集合等,将它们简单分类如下:字符串(String)首先,我们定义一个s='python'语句,它在计算机中的执行顺序是先在内存中创建一个字符串python,在程序栈寄存器中创建一个变量s,最后把python的地址赋给s 。再来看看字符串的一些常见操作切片替换查找find()index()转大小
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2023-08-20 21:26:24
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机器学习的常规任务之一是比较多种不同分类算法模型的优劣。在前两篇文章中,我们介绍了六种分类模型,对应文章分别为:Python机器学习10:机器学习中的六种分类算法及实现(上)Python机器学习11:机器学习中的六种分类算法及实现(下)本文将会综合运用上述六种分类算法解决同一个任务问题,并比较上述文章中提及的六种算法好坏。上述六种算法主要采用Python机器学习库scikit-learn来实现。你
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2023-08-09 15:40:53
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分类属于监督学习的一种,指的是从数据中选出已经分类好的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类的分析方法。比如判断一副图片上的动物是狗还是猫,就属于分类问题,其结果通常为离散值。分类算法中,比较简单也比较常见的是KNN算法,即最邻近分类算法,其核心思想为:在空间距离中,如果一个样本的最接近的k个邻居里,绝大多数属于某个类别,则认为该样本也属于这个类别。正
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2023-11-18 22:04:26
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,我们将了解什么是分类变量以及处理这类数据的三种方法。、介绍 分类变量只接受有限数量的值。 考虑一项调查,询问你多久吃一次早餐,并提供四个选项:“从不”、“很少”、“大多数日子”或“每天”。 在本例中,数据是分类的,因为响应属于一组固定的类别。如果人们对他们所拥有的汽车品牌进行调查,他们的回答可以分为“本田”、“丰田”和“福特”。 在本例中,数据也是分类的。如果我们试图在没
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2023-09-18 22:44:08
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有三种不同的模式可以帮助我们对基本类型进行分类,每种模型都展示了这些类型之间的相互关系。 一:存储模式 这种分类模式,看这种类型的对象能保存多少个对象。 一个能保存单个字面对象的类型称为原子或标量存储,那些
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2023-09-25 16:14:46
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python是一种动态解释性的强类型语言。 python下分几个类别,分别是cpython,jypython,ironpython,pypy等等,这些属于不同的解释器,但编写规范只有一个就是python。 官方主推的是cpython解释器:该解释器将python代码转换为C语言的字节码,转换为C语言能识别的字节码,然后在转换成二进制码,然后交由CPU运行。 jypytho
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2023-06-28 11:00:50
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完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方面这个东西本来就不好理解,要深入学习需要花费大量的时间和精力,另一方面我本身也是个初学者,整理起来难免思路混乱。所以我对S
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2023-07-12 22:04:30
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python 里面无非就是三种类型最为重要:字符串,列表,字典这几种类型首先应该要学会的是 索引,切片,和迭代: 字符串''字符串在内存中一但创建就不可修改,如果要修改内存会重新创建一个字符串'''1.字符串切片,及索引:1 test = 'pangrou'
2 v= test[3]
3 print(v)
4 #拿索引范围-1为最后位置(切片)
5 v= test[0:1]
6 prin
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2023-07-28 12:08:31
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【实验目的】1.掌握常见机器学习分类模型思想、算法,包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等; 2.掌握Python编程实现分类问题,模型评价指标、计时功能、保存模型。【实验要求】理解Python在分类问题中的评价指标等细节操作;掌握本章讲授的分类问题的Python编程操作。【实验过程】(必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析)实验步骤 1、读入数据 2、数据
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2023-11-21 21:21:21
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贝叶斯分类是文本分类的一个典型算法,不管是基于内容的推荐算法,还是搜索引擎,都会有它的身影。接下来我主要讨论如何用代码实现贝叶斯分类,至于理论上的东西就此忽略。导入包:from math import log
from numpy import *1.读取训练集的词条库def loadDataSet():
postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea',
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2024-07-08 09:54:51
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下面是小凰凰的简介,看下吧! ?人生态度:珍惜时间,渴望学习,热爱音乐,把握命运,享受生活 ?学习技能:网络 -> 云计算运维 -> python全栈( 当前正在学习中) ?您的点赞、收藏、关注是对博主创作的最大鼓励,在此谢过! 有相关技能问题可以写在下方评论区,我们一起学习,一起进步。 后期会不断更新python全栈学习笔记,秉着质量博文为原则,写好每一篇博文。 文章目录一、集合1、
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2023-09-26 13:47:37
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函数分类: 1 不带参函数 2 带参函数 默认带参函数 关键字参数 可变参数 字典参数 3 递归函数 4 匿名函数 1-1 不带参数函数
表示该函数不需要传递参数
def func():
print("hello world!")2-1 默认带参函数
表示该函数自带赋值了的参数,如果不传,则使
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2023-05-26 15:14:42
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python种类分为Java python ,C python ,PHP python 等。 他们最终的转换都是转化为C,再转换为字节码。python 解释器,内存管理。 python2 python3 python3包含python2所有的功能#!/usr/bin/env python 代表python解释器的位置python 3 无需关
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2023-06-18 20:36:38
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前言目前网络上已经有大量的文本数据存在,并且每天还有越来越多的文本以电子邮件、社交媒体帖子、聊天内容、网站和文章的形式生成。这些文本都是丰富的信息源。但由于文本的非结构化性质,理解和分析它们是非常困难和耗时的。因此,大多数公司无法利用这一宝贵的信息来源。而这正好是文本分类等自然语言处理(NLP)的用武之地。什么是文本分类?文本分类,也称为文本分组或文本标记,是将文本文档分配给一个或多个类别的过程。
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2023-08-18 19:54:04
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深度学习是使用人工神经网络进行机器学习的一个子集,目前已经被证明在图像分类方面非常强大。尽管这些算法的内部工作在数学上是严格的,但 Python 库(比如 keras)使这些问题对我们所有人都可以接近。在本文中,我将介绍一个简单的图像分类器的设计,它使用人工神经网络将食物图像分为两类:披萨或意大利面。下载图片为了训练我们的模型,我们将需要下载大量比萨饼和意大利面的图像,这是一个可能非常繁琐的任务,
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2023-08-09 15:26:05
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python分类汇总_python对Excel分类汇总import pandas as pd
import numpy as np
frame=pd.read_excel(r‘/Users/fangluping/现金流套表.xlsx‘,skipfooter=1)
#生成透视表
area_frame=frame.pivot_table(values=‘成交总价‘,
index=[‘项目‘,‘业态‘,
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2023-06-28 11:04:10
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01数据分类正所谓物以类聚人与群分,生活里很多东西都存在着分类,当你进入超市的时候有着“日常生活用品”,“零食区”,“衣服类”等等的分类,一个分类里有不同的商品。02分类方法那么问题来了,怎么分类呢?按照什么分类呢?我们仍然用超市的分类来说明,在超市的分类中,我们可以看到在同一个类中的商品用途是差不多的。也有的分类是按照商品的性质来分的。如果是按照商品的用途这一单一的规则来分类的话,我们通常叫这种
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2023-08-16 14:18:48
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2.2 机器学习的研究问题 2.2.1 回归在前面的情景中,我们所研究的可乐销量与平均气温之间的定量关系,其实是机器学习中的回归问题。回归问题主要研究两种现象之间的定量关系。对于回归,机器需要对已有的数据进行拟合,再根据拟合出来的函数,对未来进行预测。这里形象地说,拟合是寻找一个最优的光滑曲线,从整体上靠近已有的数据。 除了回归,机器学习还研究另外三类常见的问题:分类、聚类,以及降维。2.2.2
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2024-04-10 07:21:25
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首先还是推荐大家去tensorflow官网去看一下,或者中文社区的tensorflow官网 如何用Python搭建一个简易的多分类模型 首先大家得先安装上tensorflow,版本是1.4.1的,我用的Python版本是3.6的,高版本是潮流了,其他的配置包是anaconda3.6上的 假设我有个test.csv文件,这个文件是2706维度的,其中2704维度是特征,2维度为label,就是个二分
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2023-08-18 13:07:06
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在没有接触编程以前,电脑通常是用来看视频、听音乐以及玩游戏的。在这个过程里面,计算机不仅仅可以进行数字计算,还可以处理我们的视频、音乐以及动画等各种各样生活中常见的数据,针对这些不同的数据,每种编程语言都需要定义不同的数据类型去应对。Python作为一门不断发展与普及的语言,还在不断更新中。在学习时,建议找一些学习伙伴一起来学习和讨论,效果更佳
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2023-08-08 08:27:09
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