09 2017 档案

Python 语句
摘要：print语句 f = open('tmp.txt', 'w') print >> f, "此处放入想写入文件的内容1" , #此处逗号代表写入的两行不换行 只有空格隔开，若没有逗号则写入两行 print >> f, "此处放入想写入文件的内容2" f.close() 控制流语句 if while 阅读全文
posted @ 2017-09-23 21:09 WangLC 阅读(196) 评论(0) 推荐(0)
Python 符号、>>：右移、 <<：左移、 &：按位与、 |：按位或 （&与实际应用奇数偶数判断，>>右位移可用于计算文件大小）
摘要：右移 (>>)：1001->100 右移一位就是二进制码去掉一位 3 >> 1 out:1 bin(3): 11 bin(1): 1 A >> B A / (2 ** B): 可用于计算文件大小，比如2048B 的文件 2048 >> 10 ->2M 2048 / (2 ** 10) = 2 左移( 阅读全文
posted @ 2017-09-23 20:02 WangLC 阅读(14377) 评论(0) 推荐(0)
集合
摘要：1.创建 a = set('abcd') 2.添加 a.add('python') 将Python作为元素插入到set里面 a.update('python') 将python里面的每一个字母以及python本身作为元素插入到set里面 3.删除 a.remove('python') 4.成员关系 阅读全文
posted @ 2017-09-23 17:10 WangLC 阅读(114) 评论(0) 推荐(0)
元组
摘要：修改元组 a = (1, 2, 3) 元组不可以直接修改需要将其转换成 List 然后修改完成 使用tuple 转成元组类型 b = list(a) b[1] = 4 a = tuple(b) 元组不可变可以保护数据安全使得数据不能被改变 经过函数aa改变了返回值 为('haha', 2, 3) 但 阅读全文
posted @ 2017-09-23 16:46 WangLC 阅读(165) 评论(0) 推荐(0)
列表推导式
摘要：1-100 的平方 [x * x for x in range(100)] 书写习惯为从右至左 依次写出range(100) 然后for 循环 然后x * x 然后放进List 生成字符串 ["The %s" % x for x in range(10)] 生成元组 [(x, y) for x in 阅读全文
posted @ 2017-09-23 16:31 WangLC 阅读(493) 评论(0) 推荐(0)
字符串
摘要：1.字符串拼接方案 '连接符号'.join([a,b,c]) ','.join([a,b,c]) 使用逗号连接a, b, c. 内存开销少。 使用占位符 print ("Hello %s %d " % ("World", 5)) 多个占位符后面使用元组 如果使用format则不能使用占位符而换成{} 阅读全文
posted @ 2017-09-23 16:08 WangLC 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)
Python虚拟环境（virtualenv）
摘要：pip install virtualenv 安装虚拟环境 virtualenv myproject 创建虚拟环境 source ./bin/activate 激活 pip install 安装需要的包 deactivate 关闭虚拟环境 virtualenv -p /usr/bin/python3 阅读全文
posted @ 2017-09-10 19:42 WangLC 阅读(160) 评论(0) 推荐(0)
Keras (Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float32: 'Tensor("embedding_1/random_uniform:0", shape=(20000, 100), dtype=float32)')
摘要：这个问题出现根本原因是keras以及tensorflow的版本（服务器与本地）不一致 通过 Python import keras，tensorflow keras.__version__ tensorflow.__version__ 查看版本 然后通过 pip uninstall XXXX pip 阅读全文
posted @ 2017-09-10 19:34 WangLC 阅读(2226) 评论(0) 推荐(0)
神经网络二（Neural Network）
摘要：#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ __title__ = '' __author__ = 'wlc' __mtime__ = '2017/9/04' """ import numpy as np import random class Network(object): def __init__(self,sizes):#... 阅读全文
posted @ 2017-09-05 18:15 WangLC 阅读(532) 评论(0) 推荐(0)
层级聚类（Hierarchical Clustering）
摘要：#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * """ Code for hierarchical clustering, modified from Programming Collective Intelligence by Toby Segaran (O'Reilly Media 2007, page... 阅读全文
posted @ 2017-09-03 21:19 WangLC 阅读(833) 评论(0) 推荐(0)
聚类（K-Means）
摘要：import numpy as np# Function: K Means# # K-Means is an algorithm that takes in a dataset and a constant# k and returns k centroids (which define clust 阅读全文
posted @ 2017-09-03 18:49 WangLC 阅读(312) 评论(0) 推荐(0)
CCF推荐
摘要：CCF推荐 类别编号|类别 1： 计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统（8）2： 计算机网络（6） 3： 网络与信息安全 （7） 4： 软件工程/系统软件/程序设计语言（9） 5： 数据库/数据挖掘/内容检索（6）6： 计算机科学理论（5）7： 计算机图形学与多媒体（6）8： 人工智能（9）9： 阅读全文
posted @ 2017-09-03 13:35 WangLC 阅读(736) 评论(0) 推荐(0)
互信息 信息增益 召回率
摘要：information gain 在信息增益中，衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化，而前后信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。所谓信息量，就是熵。 在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual 阅读全文
posted @ 2017-09-03 13:24 WangLC 阅读(649) 评论(0) 推荐(0)
逻辑回归（Logistic Regression）
摘要：相关度（皮尔森相关系数）衡量两个值线性相关强度的量 R平方值 反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例 阅读全文
posted @ 2017-09-02 20:12 WangLC 阅读(333) 评论(0) 推荐(0)
线性回归（Linear Regression）
摘要：from numpy import genfromtxt from sklearn import linear_model datapath=r"Delivery_Dummy.csv" data = genfromtxt(datapath,delimiter=",") x = data[1:,:-1] y = data[1:,-1] print x print y mlr = linear... 阅读全文
posted @ 2017-09-02 19:06 WangLC 阅读(401) 评论(0) 推荐(0)
神经网络一（Neural Network）
摘要：异或运算 手写体识别 阅读全文
posted @ 2017-09-02 17:46 WangLC 阅读(1709) 评论(0) 推荐(0)
支持向量机 人脸识别（SVM）SKLearn
摘要：人脸识别 阅读全文
posted @ 2017-09-01 20:52 WangLC 阅读(1621) 评论(0) 推荐(0)
k近邻（KNN）
摘要：import csv import random import math import operator def loadDataset(filename, split, trainingSet = [], testSet = []): with open(filename, 'rb') as csvfile:#逗号分隔符的文件类型 lines = csv.reade... 阅读全文
posted @ 2017-09-01 14:25 WangLC 阅读(216) 评论(0) 推荐(0)
决策树（Decision Tree）SkLearn
摘要：#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import csv from sklearn import tree from sklearn import preprocessing from sklearn.externals.six im... 阅读全文
posted @ 2017-09-01 12:21 WangLC 阅读(434) 评论(0) 推荐(0)