一、模型方法本工程采用的模型方法为朴素贝叶斯分类算法，它的核心算法思想基于概率论。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以讲述朴素贝叶斯之前有必要快速了解一下贝叶斯决策理论。假设现在我们有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示。我们现在用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1（图中用圆点表示的类别）的概率，用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2（图中用三角形表示的类别
系统 2019-09-27 17:56:45 2439
就是个python爬虫就像爬个图看看源网站链接：http://www.setuw.com使用python编写，使用了threadpool等库，自行下载。环境：python3，win10,树莓派环境下测试通过网站元素结构代码#-*-coding:utf-8-*fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimporturllib.requestimport_threadimportjsonimportthread
系统 2019-09-27 17:56:19 2439
3.练习题3封装继承多态要求:大家是如何理解单继承的?答:只继承一个父类.请写出单继承的格式?class<类名>(父类名)<语句>请写出一个car基类,BMW类继承于car类,基类中有init方法(包含name,color)和run方法.#定义一个基类classCar(obj):def__init__(self,name,color="黑色")self.name=nameself.color=colordefrun(self):print("%s在驰骋--
系统 2019-09-27 17:54:33 2439
安装环境及说明操作系统：64位win7以下所有安装包已经被我打包至网盘，请移步到http://www.colafile.com/file/4591550进行下载因为在64位win7下面安装64位python2.7会导致后续很多蛋疼的问题，故本教程全部安装32位python2.7及其对应套件python2.7安装安装包名称：python-2.7.9.msi1.双击以上安装包安装时要注意一个选项，如图所示这个选项是将python添加到默认路径当中的，这样在cm
系统 2019-09-27 17:52:03 2439
主要内容：2、集合3、元组4、字典复习:字符串和元组一样，只能读不能写。列表和字典可以嵌套任何东西，列表可以嵌套列表L=list("hello")#L=['h','e','l','l','o']集合、字典是无序的；列表、元组、字符串是有序的集合、字典、列表是可以修改的；元组、字符串、数字是不能修改的for语句中的else语句，意思是for中的循环结束后，再走else中的代码，字典中的键就相当于列表可中索引的数字集合集合是可修改的无序的不重复的序列，集合使用
系统 2019-09-27 17:50:10 2439
今天，在家试试django的model的设置，如何设置的联合主键，我经过查资料和实践，把结果记录如下：例如：classuser(Model):id=AutoField(primary_key=True)name=CharField(max_length=30)age=IntegerField()classrole(Model):id=AutoField(primary_key=True)name=CharField(max_length=10)这是两个mo
系统 2019-09-27 17:49:48 2439
很多大佬在介绍代码案例的时候，用到的MNIST数据集都是在代码中直接下载使用，这样做存在好处，但是，同样存在弊端。好处：不需要附上数据集坏处：有时候网络不好的时候，或者远程服务关闭了，导致数据无法下载。下面介绍如何本地导入下载好的MNIST数据集：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonMay2715:07:232019@author:AugustMe"""importnumpyasnpimportosimportgzip#定义
系统 2019-09-27 17:49:21 2439
在python中调用fortran代码，要用到f2py这个程序。它的项目主页在此。现在该项目已经合并到numpy中了，先安装python再装好numpy，就可以使用f2py。不过对windows平台必须使用gnu的fortran编译器gfortran，在此下载。装完了python，numpy和gfortran这三样东西之后，还必须更改如下几个环境变量：1.在$PATH中添加gfortran的路径，我的是c:\ProgramFiles\pythonxy\mi
系统 2019-09-27 17:46:30 2439
最小编辑距离或莱文斯坦距离（Levenshtein），指由字符串A转化为字符串B的最小编辑次数。允许的编辑操作有：删除，插入，替换。具体内容可参见：维基百科―莱文斯坦距离。一般代码实现的方式都是通过动态规划算法，找出从A转化为B的每一步的最小步骤。从Google图片借来的图，Python代码实现,（其中要注意矩阵的下标从1开始，而字符串的下标从0开始）：defnormal_leven(str1,str2):len_str1=len(str1)+1len_s
系统 2019-09-27 17:37:46 2439
Python中有一个非常有趣好玩的库MyQR，不仅可以制作各种漂亮的二维码，还可以生成动态彩色二维码。MyQR是一个能够生成自定义二维码的第三方库，你可以根据需要生成普通二维码、带图片的艺术二维码，也可以生成动态二维码。生成动态二维码效果图如下：二维码扫描上图看看我们首先要安装MyQR库，直接用pip3installmyqr(orMyQR)。需要注意的是MyQR依赖于Python3，在Python2的环境下可能无法正常运行。这个库提供了两种使用方法，一种是
系统 2019-09-27 17:57:30 2438
阅读更多Youcanprogrammaticallycreatetopicseitherusingkafka-pythonorconfluent_kafkaclientwhichisalightweightwrapperaroundlibrdkafka.Usingkafka-pythonfromkafka.adminimportKafkaAdminClient,NewTopicadmin_client=KafkaAdminClient(bootstrap_
系统 2019-09-27 17:56:40 2438
本文实例讲述了python元组操作方法，分享给大家供大家参考。具体分析如下：一般来说，python的函数用法挺灵活的，和c、php的用法不太一样，和js倒是挺像的。在照着操作时，可以发现一个很神奇的现象：>>>t=(1,3,'b')>>>q=t+((3,'abc'))>>>q(1,3,'b',3,'abc')这里我预料的应该是(1,3,'b',(3,'abc'))，但是结果却是(1,3,'b',3,'abc')，刚开始我猜测python是把所有的元素都提取
系统 2019-09-27 17:56:40 2438
本文实例为大家分享了python版百度语音识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下环境：使用的IDE是Pycharm1.新建工程2.配置百度语音识别环境“File”――“Settings”打开设置面板，“Project”标签下添加ProjectInterpreter，点击右侧“+”输入“baidu-aip”，进行安装新建测试文件fromaipimportAipSpeech"""你的APPIDAKSK"""APP_ID='******'API_KEY='
系统 2019-09-27 17:56:37 2438
Matplotlib的概念这里就不多介绍了，关于绘图库Matplotlib的安装方法：点击这里小编之前也和大家分享过python使用matplotlib实现的折线图和制饼图效果，感兴趣的朋友们也可以点击查看，下面来看看python使用matplotlib绘制柱状图的方法吧，具体如下：1.基本的柱状图importmatplotlib.pyplotaspltdata=[5,20,15,25,10]plt.bar(range(len(data)),data)pl
系统 2019-09-27 17:55:53 2438
Pythonnumpy判断0矩阵，判断某个值（a）是否在矩阵中百度找这个需求，发现没有一种比较简单的解决方式；很多给的答案是要用循环的方式解决，我觉得不好。所以写了一个简单的方式。#定义一个矩阵,判断是否是零矩阵importnumpyasnpA=np.zeros((600,600))"""numpy中有个where的功能，是发现某个值（a）得位置。如果没发现返回空矩阵"""#判断是否是零矩阵ifnp.where(A!=0)[0].shape[0]==0:p
系统 2019-09-27 17:55:11 2438
