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2019年3月7日

摘要: 1.web开发入门 1.1 引入 软件结构分类: CS结构:客户端和服务器端 特点: 1)必须安装特点的客户端程序 2)服务器端升级,客户端同步升级 BS结构:浏览器和服务器端 特点: 1)不需要安装特点的客户端(只需要浏览器) 2)服务器端升级,客户端不需要升级的。 1.2 服务器 从物理上一台P 阅读全文

posted @ 2019-03-07 19:30 心默默言 阅读(226) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 基于 scikit-learn 的决策树分类模型 DecisionTreeClassifier 进行的分类运算 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.t 阅读全文

posted @ 2019-03-07 19:00 心默默言 阅读(249) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 决策树 概述 决策树(Decision Tree)算法是一种基本的分类与回归方法,是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。 决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的 阅读全文

posted @ 2019-03-07 18:14 心默默言 阅读(273) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年2月27日

摘要: #定义两个列表 list1 = range(0,10) list2 = range(10,20) #合并为字典,调用dict(zip()) dict_name = dict(zip(list1,list2)) print(dict_name) 阅读全文

posted @ 2019-02-27 12:55 心默默言 阅读(570) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年2月24日

摘要: 1. 类加载器 1.1 类的加载 当程序要使用某个类时,如果该类还未被加载到内存中,则系统会通过加载,连接,初始化三步来实现对这个类进行初始化。 加载 就是指将class文件读入内存,并为之创建一个Class对象。 任何类被使用时系统都会建立一个Class对象 连接 验证 是否有正确的内部结构,并和 阅读全文

posted @ 2019-02-24 10:32 心默默言 阅读(149) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年2月22日

摘要: 1. 网络通信协议 通过计算机网络可以使多台计算机实现连接,位于同一个网络中的计算机在进行连接和通信时需要遵守一定的规则,这就好比在道路中行驶的汽车一定要遵守交通规则一样。在计算机网络中,这些连接和通信的规则被称为网络通信协议,它对数据的传输格式、传输速率、传输步骤等做了统一规定,通信双方必须同时遵 阅读全文

posted @ 2019-02-22 17:16 心默默言 阅读(389) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年2月21日

摘要: In [1]: from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris pca = PCA(n_components=2, whiten=True) # 主成分是两个,正则化为True iris = l 阅读全文

posted @ 2019-02-21 11:07 心默默言 阅读(149) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年2月20日

摘要: 1项目介绍 1.1项目目标 本项目为JAVAEE基础班综合项目,包含了若干个知识点,达到将基础班所学知识综合使用,提高了我们对项目的理解与知识点的运用。 熟练View层、Service层、Dao层之间的方法相互调用操作、 熟练dbutils操作数据库表完成增删改查 通过本项目,让我们了解公司项目开发 阅读全文

posted @ 2019-02-20 20:49 心默默言 阅读(572) 评论(1) 推荐(0) 编辑

摘要: 模型训练 In [6]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_bo 阅读全文

posted @ 2019-02-20 19:48 心默默言 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: In [2]: from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() iris.keys() Out[2]: dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_n 阅读全文

posted @ 2019-02-20 16:14 心默默言 阅读(322) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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