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摘要: what is Version Control 版本控制系统是按时间顺序,记录你对某个或者某组文件所做的所有修改,方便你之后找回某个特定的版本。版本控制对数据科学家尤为重要,因为我们通常要面对一系列的脚本和程序,并且时不时地要做修改,这些修改有好有坏,也可能同时还有其他人在同一组程序上操作,而你想及 阅读全文
posted @ 2016-03-13 10:50 python挖掘 阅读(410) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 不理解这个错误是为啥呢?明明只给了一个参数啊。。。 http://www.17bigdata.com/18%e5%a4%a7%e7%bb%8f%e5%85%b8%e6%95%b0%e6%8d%ae%e6%8c%96%e6%8e%98%e7%ae%97%e6%b3%95%e5%b0%8f%e7%bb% 阅读全文
posted @ 2016-03-09 20:59 python挖掘 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://networkx.readthedocs.org/en/networkx-1.11/reference/generated/networkx.algorithms.approximation.clique.clique_removal.html?highlight=remove 这是要 阅读全文
posted @ 2016-03-09 20:15 python挖掘 阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 倒置二叉树答案: 递归方法 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode(object): # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = 阅读全文
posted @ 2016-03-07 19:31 python挖掘 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Given a binary tree, find its maximum depth.求二叉树的最大深度 The maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the f 阅读全文
posted @ 2016-03-07 19:23 python挖掘 阅读(91) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 资源不错 http://www.17bigdata.com/scikit-learn%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e6%a8%a1%e5%9d%97%e5%92%8c%e5%9f%ba%e6%9c%ac%e4%bd%bf%e7%94%a8.html 一幅图简单明了的介绍了s 阅读全文
posted @ 2016-03-07 15:46 python挖掘 阅读(116) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 深入浅出:所谓“深入”,指得是从数据挖掘的原理与经典算法入手。其一是要了解算法,知道什么场景应当应用什么样的方法;其二是学习算法的经典思想,可以将它应用到其他的实际项目之中;其三是理解算法,让数据挖掘的算法能够应用到您的项目开发之中去。所谓“浅出”,指得是将数据挖掘算法的应用落实到实际的应用中。 根 阅读全文
posted @ 2016-03-07 15:25 python挖掘 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于微软案例数据库的数据挖掘 参考http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4000988.html OLTP vs OLAP 参考http://datawarehouse4u.info/OLTP-vs-OLAP.html 大概意思是:IT系统分为传输(OLTP 阅读全文
posted @ 2016-03-07 15:24 python挖掘 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: double_edge_swap(G) 这是一个连边置乱的函数,输入的G必须为无向图,且图节点不小于4 # Instead of choosing uniformly at random from a generated edge list, # this algorithm chooses non 阅读全文
posted @ 2016-02-28 21:04 python挖掘 阅读(451) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 编写检验网络的匹配特性的程序时,涉及到节点的强度(与节点相连边的权重和)这个概念,后才明白nx.degree()还有如此强大的功能。 直接上例子: import networkx as nxG=nx.Graph()G.add_edge(1,2, weight=1)G.add_edge(1,3, we 阅读全文
posted @ 2016-02-27 20:37 python挖掘 阅读(2181) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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