前言：学习了吴恩达机器学习线性回归部分内容后，再结合很多优秀博客总结，搬运出来的干货。1、原理2、单变量线性回归数据准备：https://blog.csdn.net/Carl_changxin/article/details/100824723，第一列当作人口Population，第二列当作收益Profite实现技术：梯度下降实现目标：（1）作原始数据散点图（2）作线性回归模型折线图（3）根据模型预测一些数据（4）作代价函数随迭代次数增加而变化的折线图；会
系统 2019-09-27 17:56:52 2195
之前一篇文章里提到了利用Cython来编译Python，这次来讲一下如何用Cython给Python写扩展库。两种语言混合编程，其中最重要的是类型的传递。我们用一个简单的例子进行入门：这次的目标是用C语言写一个Numpy的加法和元素相乘模块。在本例中，Numpy的array被传入到C语言模块内，变成了二维数组。1.头文件main.h：#ifndef_MAIN_H#define_MAIN_Hvoidplus(double*a,double*b,double*
系统 2019-09-27 17:54:47 2195
前言或许你是一个初入门Python的小白，完全不知道PEP是什么。又或许你是个学会了Python的熟手，见过几个PEP，却不知道这玩意背后是什么。那正好，本文将系统性地介绍一下PEP，与大家一起加深对PEP的了解。目前，国内各类教程不可胜数，虽然或多或少会提及PEP，但笼统者多、局限于某个PEP者多，能够详细而全面地介绍PEP的文章并不多。本文的目的是：尽量全面地介绍PEP是什么，告诉大家为什么要去阅读PEP，以及列举了一些我认为是必读的PEP，最后，则是
系统 2019-09-27 17:53:09 2195
在整个学生选课系统里面，最核心的就是选课页面了。我们设定目标为：1、已经选修的课程，不能重复选修；2、每个学生最多可选修不超过2门课程。3、可选课程数量过多的时候，页面自动分页，每页默认最多显示10条数据。为了实现目标，这里需要使用3个东西：1、后端业务逻辑查询数据库，得出可以选修的课程，返回给前端页面，前端页面需要使用dataTable这个JS组件，实现即时搜索，自动分页等功能。2、点击前端选修按钮之后，会弹出确认的框，这个要使用弹层。3、弹出里面点击确
系统 2019-09-27 17:52:47 2195
作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai（一）机器学习中的集成学习入门（二）bagging方法（三）使用Python进行交易的随机森林算法在这篇文章中，我们将讨论什么是随机森林，他们如何工作，他们如何帮助克服决策树的局限性。随着机器学习及其技术在当前环境中的蓬勃发展，越来越多的算法在各种领域中找到应用。机器学习各个算法的工作彼此不同，其中一个算法对于某个问题可能比另一个算法更好。机器学习算法不断更新和升级，以扩大其应用
系统 2019-09-27 17:52:39 2195
python标准库包含于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，datetime、time以及calendar模块会被经常用到。datetime以毫秒形式存储日期和时间，datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差。下面我们先简单的了解下python日期和时间数据类型及工具给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta，会产生一个新的对象fromdatetimeimportdatetimefromda
系统 2019-09-27 17:51:56 2195
1需求，heeaders参数需要拼接中文参数param解决如下url='https://....search?keyword='+param+'&templateId=&page=1&pageSize=10'headers={"Accept":"application/json,text/javascript,*/*;q=0.01","Accept-Encoding":"gzip,deflate,br","Accept-Language":"zh-CN,z
系统 2019-09-27 17:51:00 2195
这篇文章主要介绍了pythonWebflask视图内容和模板实现代码,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下基本使用#设置cookie值@app.route('/set_cookie')defset_cookie():response=make_response("set_cookie")response.set_cookie("name","zhangsan")response.set_cooki
系统 2019-09-27 17:49:21 2195
机器学习的三要素：模型，策略，算法模型：感知机是二分类线性分类模型，属于判别模型。策略：基于误分类点到超平面的总距离。学习算法：略感知机存在的问题：存在多解，解依赖于初始超平面的选择以及迭代过程中误分类点的选择。训练集线性不可分，算法无法收敛，解决方法：pocket算法或者使用核函数。无法解决异或问题Python代码实现：importnumpyasnpdeftrain(X_train,Y_train):print(np.shape(X_train))m,n
系统 2019-09-27 17:48:45 2195
简介f-string，亦称为格式化字符串常量（formattedstringliterals），是Python3.6新引入的一种字符串格式化方法，该方法源于PEP498�CLiteralStringInterpolation，主要目的是使格式化字符串的操作更加简便。f-string在形式上是以f或F修饰符引领的字符串（f'xxx'或F'xxx'），以大括号{}标明被替换的字段；f-string在本质上并不是字符串常量，而是一个在运行时运算求值的表达式：Wh
系统 2019-09-27 17:48:41 2195
