一、概论C4.5主要是在ID3的基础上改进，ID3选择（属性）树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点。二、信息增益以上公式是求信息增益率（ID3的知识点）三、信息增益率信息增益率是在求出信息增益值在除以。例如下面公式为求属性为“outlook”的值：四、C4.5的完整代码fromnumpyimport*fromscipyimport*frommathimportlogim
系统 2019-09-27 17:54:47 2047
【磐创AI导读】从本周开始，磐创AI将联合七月在线推出AI算法工程师系列进阶课程，课程内容将涵盖Python、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等多个方向，手把手带着大家进阶AI算法工程师。本周将推出系列课程的第一阶段《Python基础入门第三期》以及四篇干货Python课程笔记。另针对磐创AI的粉丝，我们将提供10个免费学习的名额，具体参与方式可见文末“粉丝福利”。1.课程介绍该课程是在《Python基础升级版》的基础上，定位为有意向从事数据科学
系统 2019-09-27 17:54:29 2047
1.http://mirrors.zte.com.cn/pypi/simple/下载python版本的whl安装包，不是win版2.pipinstall*安装pipinstallgrpcio-1.20.1-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whlpipinstallasvprotobuf-0.3.17a0-py3-none-any.whl
系统 2019-09-27 17:53:13 2047
手写代码实现基于信息熵划分的决策树算法文章目录手写代码实现基于信息熵划分的决策树算法1.简介2.算法实现思路3.代码如下参考1.简介阅读本文需要以下背景知识：-掌握周志华《西瓜书》第四章决策树原理-Python3.0基础语法及数据类型及操作不了解决策树请点击下面链接西瓜书第四章决策树学习笔记本文是基于信息熵准则进行划分选择的决策树算法的手写实现，不使用现有的机器学习包。算法流程见《西瓜书》第四章第一节。数据集使用西瓜数据集3.0（数据集在代码中不需要另外下
系统 2019-09-27 17:53:01 2047
Python真的是无所不能，原因就是因为Python有数目庞大的库，无数的现成的轮子，让你做很多很多应用都非常方便。wifi跟我们的生活息息相关，无处不在。今天从WiFi连接的原理，再结合代码为大家详细的出一期关于Python破译wifi密码的Python学习教程！01.如何连接wifi首先我们的电脑是如何连接wifi的呢？就拿我们的笔记本电脑来说，我们的笔记本电脑都有无线网卡，如下图所示：当我们连接WiFi时，无线网卡会自动帮助我们扫描附近的WiFi信号
系统 2019-09-27 17:51:24 2047
分类什么是分类–分类模型:输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别常用分类算法–Knn算法–决策树–贝叶斯分类器–支持向量机–神经网络5种算法！！分类：分为娱乐新闻、民生新闻、识别到各个类别之间的差距，对于新给的一个新闻，根据历史信息预测到它的类别有监督的学习：类别是已经确定的根据训练集数据模型的创建、模型的使用类别是给定的距离马氏距离与欧氏距离最近邻算法Knn算法主要思想:1选取k个和待分类点距离最近的样本点2看1中的样
系统 2019-09-27 17:50:33 2047
在使用对比过一些python虚拟环境管理工具后，个人觉得还是使用conda管理最方便（conda不仅仅能用来管理python环境，还有许多其它功能，更多介绍可参考其官网）。conda官网：https://docs.conda.io/en/latest/index.html从个人使用而言，吸引我的主要原因主要是以下两点：方便、统一的环境管理命令（在任意目录，都可以直接使用conda创建、切换、退出、删除虚拟环境等，无需切换到项目所在路径）创建虚拟环境时不仅可
系统 2019-09-27 17:50:16 2047
一、概述终于把公司的资产管理网站写完，并通过测试，然后上线。期间包括看视频学习、自己写前后端代码，用时两个多月。现将一些体会记录下来，希望能帮到想学django做web开发的人。大牛可以不用看了，小白的第一个项目，写的很low，不入眼。二、过程1.python自学断断续续都有好长的时间，总是零零散散，没有去完完全全开发一个项目出来，跟别人说我会python，都没有啥说服力。后来下定决心，用python去做一个网站出来。正好公司平常维护资产的时候使用的是ex
系统 2019-09-27 17:49:00 2047
原文链接：https://blog.csdn.net/hanxia159357/article/details/81530361转载链接：https://blog.csdn.net/hanxia159357/article/details/81530361本文完成程序及测试数据集详细见：https://github.com/HanXia001/k-means-python3-本文主要内容：1.k-means解决的问题；2.k-means原理介绍；3.k-m
系统 2019-09-27 17:48:12 2047
第一招：蛇打七寸：定位瓶颈首先，第一步是定位瓶颈。举个简单的栗子，一个函数可以从1秒优化到到0.9秒，另一个函数可以从1分钟优化到30秒，如果要花的代价相同，而且时间限制只能搞定一个，搞哪个？根据短板原理，当然选第二个啦。一个有经验的程序员在这里一定会迟疑一下，等等？函数？这么说，还要考虑调用次数？如果第一个函数在整个程序中需要被调用100000次，第二个函数在整个程序中被调用1次，这个就不一定了。举这个栗子，是想说明，程序的瓶颈有的时候不一定一眼能看出来
系统 2019-09-27 17:48:04 2047
