为什么要降维？高维情形下，样本数据稀疏，距离计算困难。为什么能进行降维？收集的数据虽是高维但与学习任务密切相关的也许仅仅是某个低维分布无监督降维：PCA最大重构性：找到一个超平面使得样本点在这个超平面的投影尽量分开。PCA也可以看作是逐一筛选方差最大方向；对协方差矩阵XX^T特征分解，取最大特征值及其特征向量；在去掉该特征值以及特征向量后，继续取最大特征值；关于PCA的几个问题：投影方向应该取多少才好？根据博客https://blog.csdn.net/m
系统 2019-09-27 17:56:39 2092
之前自己做实验全部用的centos7版本的系统，现在要部署到指定服务器，而指定的服务器确是centso6.5版本，因此本来两个命令即可解决的事情，最后遇到了那么多问题需要解决。1、问题：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'_ctypes'解决办法：yuminstalllibffi-devel-y#有疑问，可能不行wgethttp://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/
系统 2019-09-27 17:56:14 2092
栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。其限制是仅允许在表的一端进行插入和删除运算。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。栈可以用顺序表实现，也可以用链表实现，这里为了方便就用顺序表实现。#-*-coding:utf-8-*-classStack(objec
系统 2019-09-27 17:55:26 2092
与大多数程序员一样，我经常需要标识存在于文本文档中的部件和结构，这些文档包括：日志文件、配置文件、分隔的数据以及格式更自由的（但还是半结构化的）报表格式。所有这些文档都拥有它们自己的“小语言”，用于规定什么能够出现在文档内。我编写处理这些非正式解析任务的程序的方法总是有点象大杂烩，其中包括定制状态机、正则表达式以及上下文驱动的字符串测试。这些程序中的模式大概总是这样：“读一些文本，弄清是否可以用它来做些什么，然后可能再多读一些文本，一直尝试下去。”各种形式
系统 2019-09-27 17:50:18 2092
首先定义了一个test.py的文件，然后再定义一个函数，并在函数定义后直接运行：test.pydefHaveFun():if__name__=='__main__':print('Iaminmydomain,mynameis%s'%__name__)else:print('Someoneelsecallsme!,mynameis%s'%__name__)HaveFun()运行test.py结果：Iaminmydomain,mynameis__main__然
系统 2019-09-27 17:49:17 2092
本文实例讲述了Python使用sklearn库实现的各种分类算法简单应用。分享给大家供大家参考，具体如下：KNNfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportnumpyasnpdefKNN(X,y,XX)：#X,y分别为训练数据集的数据和标签，XX为测试数据model=KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)#默认为5model.fit(X,y)predicted=
系统 2019-09-27 17:48:52 2092
项目中有个定时任务，每天取到一些表数据传到一个外部接口，但是最近总是有异常，今天查了下原因。首先本地和测试环境测试这个程序都没问题，只有线上环境会在日志中抛出异常，猜测异常主要产生的原因是数据的异常。但是哪些数据有异常，由不得而知，于是增加了程序的输出日志和数据打印，通过几次的运行定位了发生错误的函数和数据记录。异常是这样的：复制代码代码如下:EOLwhilescanningstringliteral:,line1,pos7google一下，这个异常造成的
系统 2019-09-27 17:48:33 2092
Python是当今日趋流行的一种脚本语言，它比Java更简单，比php更强大，并且还适用于做桌面应用的开发，在ubuntu中，更加是必须的一种脚本引擎，所以有必要去学习一下，这里的文章只针对有一定编程基础，最好是比较熟悉php或javascript的用户，如果没任何基础的新手建议找更详细的教程去学习。Python的变量是不需要定义的，这方面和php一样，它比javascript还是宽松，不过它是用缩进作为段落标识的，作为习惯了C语言风格语法的人，可能一开始
系统 2019-09-27 17:48:24 2092
阅读更多关于Python的多线程，经常我们会听到老手说：“python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？要知其然，更要知其所以然。所以有了下面的深入研究：首先强调背景：1、GIL是什么？GIL的全称是GlobalInterpreterLock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程（在单核CPU下的多线程其实都只是并发，不是并行，并发和并行从宏观上来讲都是同时
系统 2019-09-27 17:48:20 2092
1IDLE1.1IDLE是python创初人GuidovanRossum使用pythonandTkinter来创建的一个集成开发环境。要使用IDLE必须安装pythonandTkinter。1.2特性：自动缩进，彩色编码，命令历史(Alt+p,Alt+n)和单词自动(Alt+/)完成。1.3用IDLE执行Tkinter程序，不要在程序中包括mainloop。IDLE本身就是Tkinter应用程序，它会自动调用mainloop。再调用一次mainloop会与
系统 2019-08-29 22:34:34 2092
1、爬虫概念爬虫：写一段代码，去指定的url(网站)去获取指定的数据互联网：或联网中，给你一个起始url，比如：www.baidu.com,互联网中的节点都是一个al链接，或者称之为url1.1通用爬虫：百度，搜狗，google，雅虎，bing1.1.1他们的工作：1.爬取所有信息2.主动提交url3.百度主动和域名服务商合作1.1.2如果不想让百度抓取？robots.txt放到django根目录1.1.3网站排名：魏则西事件pagerank1.2
系统 2019-09-27 17:57:14 2091
介绍unittest原名为PyUnit，是由Java的JUnit衍生而来.它支持自动化测试，在测试中使用setup（初始化）和shutdown（关闭销毁）操作，组织测试用例为套件（批量运行），以及把测试和报告独立开来。为了实现这些，unittest以一种面向对象的方式产生了一些很重要的概念：testfixture：fixture表示tests运行前需要做的准备工作以及结束后的清理工作。比如，创建临时/代理数据库、目录或启动一个服务器进程。testcase：
系统 2019-09-27 17:57:11 2091
lambda函数Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以用在任何需要函数的地方。deff(x):returnx*2，用lambda函数来替换可以写成：g=lambdax:x*2`g(3)结果是6.(lambdax:x*2)(3)`也是同样的效果。这是一个lambda函数，完成同上面普通函数相同的事情。注意这里的简短的语法：在参数列表周围没有括号，而且忽略了return关键字(隐含
系统 2019-09-27 17:56:15 2091
利用Python+wxpy可以快速的查询自己好友的地区分布情况，以及好友的性别分布数量。还可以批量下载好友的头像，拼接成大图。本次教程是基于上次机器人后的，所有依赖模块都可以复用上次的，还不知道的小伙伴可以戳这里。python+wxpy机器人准备工作编辑器一个注册一年以上的微信号公共部分代码fromwxpyimport*//wxpy依赖fromPILimportImage//二维码登录依赖importos//本地下载依赖importmathimportwe
系统 2019-09-27 17:55:44 2091
安装先下载源码，地址：ps://pypi.python.org/pypi/IPy/">https://pypi.python.org/pypi/IPy/，然后解压后使用命令pythonsetup.pyinstall安装。使用1、显示IP类型>>>IP('192.168.1.1').version()4>>>IP('::1').version()6类似如上所示，通过version方法可以的判断输入的IP是IPv4还是IPv6。2、网段计算输出代码：fromI
系统 2019-09-27 17:55:00 2091
