决策树部分理论支撑1*通过选取一定的特征来降低数据的不确定性（熵）2*建议寻找多分类问题的最优特征的最优候选值。把多分类问题转换成多几层递归的二分类问题，防止数据对特征值的控制敏感。3*停止条件取得了最够好的分类结果递归到了预定的最深深度叶子节点的纯度分裂次数达到极限最大特征数...4*相关公式entropy(D)=−∑i=1nPilog2Pientropy(D)=-\sum_{i=1}^nP_ilog_2P_ientropy(D)=−∑i=1nPil
系统 2019-09-27 17:50:46 2118
Python编写从ZabbixAPI获取信息此脚本用Python3.6执行是OK的。#-*-coding:utf-8-*-importjsonimporturllib.request,urllib.error,urllib.parseclassZabbixAPI:def__init__(self):self.__url='http://192.168.56.102/zabbix/api_jsonrpc.php'self.__user='admin'self
系统 2019-09-27 17:50:37 2118
一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证数据完整的前提下，减少数据的量级，以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。而Kmeans算法可以说是聚类算法里面较为基础的一种算法。二.从样例开始我们现在在
系统 2019-09-27 17:50:00 2118
用Python操作文件用word操作一个文件的流程如下：1、找到文件，双击打开。2、读或修改。3、保存&关闭。用Python操作文件也差不多：f=open(filename)#打开文件f.write("我是野生程序员")#写操作f.read()#读操作f.close()#保存并关闭不过有一点跟人肉操作word文档不同，就是word文档只要打开了，就即可以读、又可以修改。但Python比较变态，只能以读、创建、追加3种模式中的任意一种打开文件，不能即写又读。
系统 2019-09-27 17:49:59 2118
importrequests,time,csvfrombs4importBeautifulSouphref_list=[]url='https://hz.58.com/lvguanbinguan'headers={'user-agent':}params={'PGTID':'0d306b32-0004-f711-87c6-3e3cb7371c0d','ClickID':'2'}res=requests.get(url,headers=headers,par
系统 2019-09-27 17:49:24 2118
在家里windows环境下搞了一次见pythonMySQLdb在windows环境下的快速安装、问题解决方式//www.jb51.net/article/65746.htm在公司开发需要，再搞一次，linux下的。发现用编译的方式安装真的很蛋疼，不过也算见见世面，各种问题......奋斗这里也有两种方式：A.快速安装B.自己编译1.最快速最简单方法（赶时间的话）复制代码代码如下:sudoyuminstallMySQL-python可能遇到问题：复制代码代码
系统 2019-09-27 17:48:02 2118
编码python3.0以上的版本，默认的源文件都是以UTF-8编码，所有的字符串都是unicode字符串，当然也可以为源文件指定不同的编码方式;编码实例：#随机取一个变量str="xiaose"#进行utf-8编码str1=str.encode("utf-8")#将其打印出来print(str1)#结果为：b'xiaose'解码实例:1#将上述结果进行解码2str2=str1.decode("utf-8")3print(str2)4#结果为：xiaose注
系统 2019-09-27 17:47:56 2118
如果你还在为python的各种urllib和urlibs，cookielib头疼，或者还还在为python模拟登录和抓取数据而抓狂，那么来看看我们推荐的requests，python采集数据模拟登录必备利器！这也是python推荐的HTTP客户端库：本文就以一个模拟登录的例子来加以说明，至于采集大家就请自行发挥吧。代码很简单，主要是展现python的requests库的简单至极，代码如下：s=requests.session()data={'user':'
系统 2019-09-27 17:47:52 2118
eval方法可以直接利用c语言的速度，而不用分配中间数组，不需要中间内存的占用.如果包含多个步骤，每个步骤都要分配一块内存importnumpyasnpimportpandasaspdimporttimeitdf=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(10000000),'b':np.random.randn(10000000),'c':np.random.randn(10000000),'x':'x'})#printdfst
系统 2019-09-27 17:47:34 2118
前言在Python越来越火的当下，感觉作为一个计算机专业的学生还是需要掌握一些Python的编程技能。《Python编程：从入门到实践》是一本好书，我主要学习书里最后的项目部分，因为有C/C++的学习基础，所以对Python的学习我是想通过实践，从项目中学习。这段时间打算学习书上这个Web应用程序的项目，Web的相关知识是我没接触到的，第一次看到这个项目我并没有很大的兴趣去做，因为怕现在做了之后等到工作的时候其实完全不需要用到，也早忘了。但这段时间，体验了
系统 2019-09-27 17:47:17 2118
