随笔分类 -  python学习

摘要:#Python中文件夹和文件的判断import os My_Path = "/home/lpworkstudy/Gooddir/" #现在我们判断这个文件夹是否存在 #如果不存在,我们就创建 if not os.path.isdir(My_Path): os.makedirs(My_Path) #创建多级目录 os.path.exists() #判断文件是否存在 ... 阅读全文
posted @ 2017-10-27 17:46 GoodPanpan 阅读(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# coding: utf-8 # In[128]: get_ipython().magic(u'matplotlib inline') import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') pd.set_option('display.... 阅读全文
posted @ 2017-02-14 19:41 GoodPanpan 阅读(417) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在线性回归的基础上加上正则项: 阅读全文
posted @ 2016-12-15 21:43 GoodPanpan 阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:利用python实现简单的线性回归对房屋面积进行预测 注:在这里只是简单的利用LMS Loss Function 和 GD对Linear Regression进行了编写,并没有预测 阅读全文
posted @ 2016-12-15 19:09 GoodPanpan 阅读(377) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一 ID3算法的大致思想 基本的ID3算法是通过自顶向下构造决策树来进行学习的。我们首先思考的是树的构造从哪里开始,这就涉及到选择属性进行树的构造了,那么怎样选择属性呢?为了解决这个问题,我们使用统计测试来确定每一个实例属性单独分类训练样例的能力,把分类能力最好的属性作为树根节点的测试。然后为根节点 阅读全文
posted @ 2016-05-14 17:02 GoodPanpan 阅读(1636) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一 算法原理:已知一个训练样本集,其中每个训练样本都有自己的标记(label),即我们知道样本集中每一个样本数据与所属分类的对应关系。输入没有标记的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征最相似数据的分类标记。一般的,我们选择样本集中前k个最相似的数据分类 阅读全文
posted @ 2016-05-08 14:42 GoodPanpan 阅读(279) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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