StringRegExp
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StringRegExp ( "test", "pattern" [, flag ] [, offset ] ])
检验一个字符串是否适合某一特定的正则表达式模式。
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2011-01-13 11:17:52
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1。^\d+$ //匹配非负整数（正整数 + 0） 2。^[0-9]*[1-9][0-9]*$ //匹配正整数 3。^((-\d+)|(0+))$ //匹配非正整数（负整数 + 0） 4。^-[0-9]*[1-9][0-9]*$ //匹配负整数 5。^-?\d+$ //匹配整数 6。^\d+(\.\d+)?$ //匹配非负浮点数（正浮点数 + 0） 7。^(([0-9]+\.[0-
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2014-03-06 20:03:33
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re的正则表达式语法 正则表达式语法表如下：
re.match
re.match 尝试从字符串的开始匹配一个模式，匹配成功返回match object，否则返回None. 如：下面的例子匹配第一个单词。
补充说明：
我们可以m.group(number)的方法来查询群。group(0)是整个正则表达的搜索结果，group(1)是第一个群……
import re
m =
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2015-12-16 19:27:00
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grep
正则表达式规则：
^ 行首定位符，表示从行首开始进行模式匹配
. 一个非换行符的字符
[ ] 匹配属于此集合的任意一个字符
[^ ] 匹配不属于此集合的任意一个字符
[a-z] （其指定的集合包含从a到z的所有小写字母，）
\ 转义控制符，用来转义元字符或者转义普通字符
\(...\) 标记此模式为一个分组
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2024-10-21 14:34:49
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一、校验数字的表达式· 数字：^[0-9]*$· n位的数字：^\d{n}$· 至少n位的数字：^\d{n,}$· m-n位的数字：^\d{m,n}$· 零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$· 非零开头的最多带两位小数的数字：^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$· 带1-2位小数的正数或
原创
2017-09-11 08:22:21
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Re模块的方法re.match函数match尝试从字符串的起始位置开始匹配，如果不是起始位置匹配成功的话返回None，匹配成功的话返回一个正则匹配对象；该方法与pattern.match()方法区别在于，它不能指定匹配的区间pos和endpos两个参数。只有pattern模式才可以指定配置的开始、结束位置；语法：re.match(pattern,string,flags=0)pattern匹配的正
原创
2019-03-26 09:33:27
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文星家： ？ * + 即 01次、0多次、1多次^ 匹配起始端$ 匹配结尾处. 匹配任意单个字符，但换行符除外（x） 匹配x并记住x，前提是匹配（？：x） 匹配x但不记住xX(?=y) 匹配x，仅当后面紧跟着y时。如果符合匹配，则只有x会被记住，y不会被记住。X(?!y)匹配x，仅当后面不紧跟着y时。如果符合匹配，则只有x会被记住，y不会被记住。x|y匹配x或y。注意如果x和y都匹配上了，那么只记...
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2010-10-30 03:28:00
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# 正则化在机器学习中的重要性
机器学习是现代计算机科学和人工智能领域的一项核心技术。通过训练模型，机器学习可以让计算机从数据中学习，并做出预测或决策。然而，过拟合（overfitting）是机器学习中的一个常见问题，这会导致模型在训练数据上表现得很好，但在新数据上表现不佳。为了解决这个问题，正则化（regularization）技术被引入以提高模型的泛化能力。本文将探讨正则化的原理及其在实践中
pattern正则表达式对象的属性、方法Pattern正则表达式对象是一个编译好的正则表达式对象，通过re.compile()编译后的结果>>>dir(pattern)['__class__','__copy__','__deepcopy__','__delattr__','__dir__','__doc__','__eq__','__format__','__ge__','__
原创
2019-03-13 16:38:58
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正则学习笔记 书写规则 参考： 元字符 元字符（Metacharacter）是拥有特殊含义的字符： | 元字符 | 描述 | | : ...
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2021-10-11 13:34:00
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转载:phpe.net
正则表达式的基本语法首先让我们看两个特殊的符号'^'和'$'。他们的作用是分别指出一个字符串的开始和结束。例子如下："^The"：表示所有以"The"开始的字符串（"There"，"The cat"等）；"of despair$"：表示所以以"of despair"结尾的字符串；"^abc$"：表示开始和结尾都是"abc"的字符串——呵呵，只有"abc
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2006-11-20 14:27:33
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理解正则化目录理解正则化正则化的由来L1、L2对模型空间限制的解释：关于正则化是贝叶斯先验，整个优化目标是最大后验概率的解释：正则化的由来 有几种角度来看待正则化(Regularization)，它符合奥卡姆剃刀(Occam’s razor)原理：在所有可能选择的模型中，能够很好地解释已知数据并且十分简单的才是最好的模型。从贝叶斯估计的角度来看，正则化项对应于模型的先验概率。还有个说法就是，正则
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2023-10-18 22:13:57
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一、为什么要正则化 学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。正则化(regularization)技术，可以改善或者减少过度拟合问题，进而增强泛化能力。泛化误差（generalization error）= 测试误差（test error），其实就是使用训练数
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2023-10-10 21:22:30
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正则表达式正则表达式的web开发中的常见场合1: 邮箱验证2:用户名验证3:替换字符串某一部分4:信息采集,用来分析有效的代码段..........正则表达式 : 规则表达式"一种有规律的字符串的描述"正则表达式是一门独立的知识,同样的一段描述,比如,对于email的匹配表达式,在不同语言是一样的, 但是,调用的函数可能不一样.学习正则表达式1: 在js里,如果写一个正则表达式, "/正则表达式/
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2014-03-05 15:03:00
385阅读
学习目标目标 了解偏差与方差的意义 知道L2正则化与L1正则化的数学意义 知道Droupout正则化的方法
原创
2022-05-09 15:42:37
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在机器学习学习中往往不知道需要不知道选取的特征个数，假如特征个数选取过少，容易造成欠拟合，特征个数选取过多，则容易造成过拟合。特
原创
2023-12-13 11:06:27
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# 机器学习中的正则化：为初学者的一步步指南
在机器学习中，正则化是提高模型泛化能力的一种有效手段。对于刚入行的小白来说，掌握正则化的定义、意义及实现步骤至关重要。这篇文章将为你提供一份详细的指南，帮助你理解和实现正则化。
## 正则化的流程
以下是我们实现“机器学习 正则化”的过程步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-23 06:36:51
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# 理解机器学习中的正则项
在机器学习中，正则化是避免过拟合的重要手段，而正则项正是实现正则化的一部分。本文将引导你了解如何在机器学习模型中实现正则项并提供详细的代码示例。
## 流程图
首先，让我们看一下实现机器学习正则项的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据]
B --> C[选择模型]
C --> D[定
正则化
过拟合问题
拟合问题举例-线性回归之房价问题：
下图左中右各自是：欠拟合、合适的拟合、过拟合
什么是过拟合(Overfitting):
假设我们有许多的特征，那么所学的Hypothesis有可能对训练集拟合的很好，可是对于新数据预測的很差。
拟合问题举例-逻辑回归：
与上一个样例相似，依次是欠拟合。合适的拟合以及过拟合：
过拟合问题往往源自过多的特征，比如房价问题，假设
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2017-06-12 20:34:00
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正则表达式语法：
原创
2022-04-30 17:52:26
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