摘要：
一、K近邻算法基础 KNN K近邻算法 K-Nearest Neighbors 思想极度简单 应用数学知识少 （近乎为零） 效果好（缺点？） 可以解释机器学习算法使用过程中很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 kNN的过程 二、scikit-learn 中的机器学习算法封装KNN/KNNN. 阅读全文
摘要：
七、Numpy中的矩阵运算 八、Numpy中的聚合运算 九、Numpy中的arg运算 十、Numpy中的比较和Fancy Indexing 十一、Matplotlib数据可视化基础 十二、数据加载和简单的数据探索 虽然整理了一天，但是收获满满的。由于编辑器的缘故只能截图，没办法只能写一些多余的字啦。 阅读全文
摘要：
工欲善其事，必先利其器。在本章，我们将学习和机器学习相关的基础工具的使用：Jupyter Notebook, numpy和matplotlib。大多数教程在讲解机器学习的时候，大量使用这些工具，却不对这些工具进行系统讲解。我特意添加了这个章节，让同学们在后续编写机器学习算法的过程中，更加得心应手！ 阅读全文
摘要：
一、机器学习世界的数据 机器学习基础概念 关于数据 二、机器学习的主要任务 监督学习： 机器学习的基本任务，具体可以做什么？ 1.分类任务。 二分类，多分类：识别图片，数字识别等 2.回归任务。 结果是一个连续数字的值，而非一个类别； 回归任务可以划分成分类任务。 三、监督学习，非监督学习、半监督学 阅读全文
摘要：
我写的文章只是我自己对bobo老师讲课内容的理解和整理，也只是我自己的弊见。bobo老师的课 是慕课网出品的。欢迎大家一起学习。 一、什么事机器学习？ 让机器去学习 让机器去执行 什么事机器学习？ 最早的机器学习应用- 垃圾邮件分辨 传统的计算机解决问题的思路： 编写规则，定义‘垃圾邮件’，让计算机 阅读全文
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一、游戏1、2、3 二、打印乘法表、冒泡排序 三、点将台游戏 点将台.py 点将小助手.py 阅读全文
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一、导言 二、用字典映射代替switch case语句 # 字典代替 switch 语句 # switch () # { # case 0 : # dayName= 'a'; # break; # case 1 : # dayName= 'b'; # break; # case 2 : # dayN 阅读全文
摘要：
一、分析抓取目的确定抓取页面 #爬取主播人气排行 #爬取主播人气排行 二、整理爬虫常规思路 爬虫前奏 明确目的 找到数据对应的网页 分析网页的结构找到数据所在的标签位置 模拟 HTTP 请求， 向服务器发送这个请求， 获取到服务器返回给我们的HTML 用正则表达式提取我们要的数据（名字，人数） 三、 阅读全文
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一、lambda表达式 lambda parameter_list: expression lambda parameter_list: expression # 匿名函数 def add(x,y): return x+y print(add(1,2)) f = lambda x,y: x+y pr 阅读全文