随笔分类 - Python
摘要：学习官网：https://scikit-learn.org（API and user guide比较重要，可以系统学习)
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摘要：python中numpy二维数组数据删除行和列： x=np.array[[1,2,3],[1,2,3]] 二维数组数据 y=np.array[0,1] #一维数据 #删除行： x=np.delete(x,1,axis=0) y=np.delete(y,1) #删除列： x=np.delete(x,1
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摘要：#机器学习分类算法的评价指标#二分类问题的算法评价指标import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn import datasetsd=datasets.load_digits()x=d
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摘要：#逻辑回归算法是一个二分类的算法，但是通过变形可以解决多分类的任务#逻辑回归将数据的特征转变为数据的发生概率，然后与阈值作比较，判断是0还是1，所以也可以叫做回归算法import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#定义概率转换函数sigmoid函数
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摘要：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.random.uniform(-3,3,size=100)X=x.reshape(-1,1)np.random.seed(666)y=0.5*x**2+x+2+np.random.normal
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摘要：#PCA算法的底层原理实现import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.empty((100,2))np.random.seed(666)#噪声数据验证x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100
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摘要：#梯度下降法原理编写#一维函数的梯度下降方法编写import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(-1,6,141)y=(x-2.5)**2-1plt.plot(x,y)plt.show()def dJ(theta): re
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摘要：#向量化运算import matplotlib as mplmpl.rcParams['agg.path.chunksize'] = 1000000import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltm=100x=np.random.random(siz
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摘要：梯度下降法不是一种机器学习算法，而是一种基于搜索最优化方法，它是用来求取最大化效用函数，也可以用来最小化损失函数。
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摘要：多元线性回归算法可以用来进行初步的数据分析，具有很好的可解释性，不需要进行数据的归一化； 另外，对于目标函数的最小化，求取模型参数，一般有两种方式：正规方程解以及梯度下降法
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摘要：python实现KNN算法的全体流程代码#1-1KNN算法的原理底层代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #导入相应的数据可视化模块raw_data_X=[[3.393533211,2.331273381], [3.110073483
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摘要：import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#绘制正常的二维曲线图像(实质是折线图)x=np.linspace(0,10,100) #x自变量的范围print(x)y=np.sin(x) #因变量的
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摘要：#numpy.array基础模块介绍与使用import numpyimport numpy as np #导入numpy模块print(np.__version__) #输出numpy的版本# 将列表转换为二维数组mxn数组L=[[1,2,3],[1,3,1]] #先定义好list列表，将其转换为n
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摘要：RSA算法运用了数学“两个大的质数相乘，难以在短时间内将其因式分解”的这么一套看似简单事实上真的是很困难的一个数学难题...... RSA加密算法的安全性 当p和q是一个大素数的时候，从它们的积pq去分解因子p和q，这是一个公认的数学难题。然而，虽然RSA的安全性依赖于大数的因子分解，但并没有从理论
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摘要：python实现欧几里得算法代码： #欧几里得算法#递归算法实现：def gcd(a,b): if b==0: return a else: return gcd(b,a%b)print(gcd(12,16))#非递归算法实现def gcd1(a,b): while b>0: r=a%b a=b b
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摘要：、 python实现钢条切割问题与最长工公共序列问题 #动态规划算法DP代码： #递归法计算斐波那契数列f(n)=f(n-1)+f(n-2)#递归算法-执行效率比较低，相同的问题算了好多遍—子问题的重新计算def fibnacci(n): if n==1 or n==2: return 1 else
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摘要：python实现贪心算法代码如下： #贪心算法#1找零问题的贪心算法def change(t,n): #对t进行从大到小的排序 t.sort() t.reverse() #定义t的每一个的数量 m=[0 for _ in range(len(t))] for i,money in enumerate
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摘要：python实现AVL树的代码: from BST import BiTreeNode1,BST #导入二叉搜索树的类进行继承class AVLNode(BiTreeNode1): def __init__(self,data): BiTreeNode1.__init__(self,data) se
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