(Python实践)

数据研发学习笔记09：关联规则挖掘及Python实践

频繁项集的典型挖掘方法3.1逐层发现算法Apriori3.2无候选集发现算法FP-growth4关联规则的生成方法5关联规则的其他类型6关联规则的兴趣度的其他度量6.1Lift度量6.2cosine度量7Python
Lynn Wen·2020-06-29 02:50

机器学习Python实践-第三部分-数据准备

数据预处理：根据数据本身特性，进行数据准备、数据转换，数据输出#!/user/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-frompandasimportread_csv#使用Pandas导入CSV数据fromnumpyimportset_printoptionsfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#导入数据filename='pim
weixin_38174032·2020-06-28 20:47

深入浅出深度学习：原理剖析与python实践_黄安埠(著) pdf

深入浅出深度学习：原理剖析与python实践目录：第1部分概要11绪论21.1人工智能、机器学习与深度学习的关系31.1.1人工智能——机器推理41.1.2机器学习——数据驱动的科学51.1.3深度学习
weixin_34025151·2020-06-28 10:11

Python实践：seaborn的散点图矩阵（Pairs Plots）可视化数据

如何快速创建强大的可视化探索性数据分析，这对于现在的商业社会来说，变得至关重要。今天我们就来，谈一谈如何使用python来进行数据的可视化！一旦你有了一个很好的被清理过的数据集，下一步就是探索性数据分析（EDA）。EDA是确定数据可以告诉我们的过程，我们使用EDA来查找模式、关系或异常情况，以便指导我们后续的工作。然而在EDA中有很多的方法，但最有效的工具之一是对图（也称为散点图矩阵）。散点图矩阵
weixin_33928137·2020-06-28 08:41

python实践项目六：正则表达式-强口令

描述：写一个函数，它使用正则表达式，确保传入的口令字符串是强口令。强口令的定义是：长度不少于8个字符，同时包含大写和小写字符，至少有一位数字。代码：1#!/usr/bin/python2#-*-coding:UTF-8-*-3#写一个函数，它使用正则表达式，确保传入的口令字符串是强口令。强口令的定义是：长度不少于8个字符，4#同时包含大写和小写字符，至少有一位数字。你可能需要用多个正则表达式来测试
weixin_30377461·2020-06-27 18:54

如何理解SLAM三维重建中的DLT算法求解单应矩阵Python实践代码

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuDec520:22:042019@author:知乎@司南牧"""importnumpyasnppoints1=np.array([[1,1],[2,3],[4,8],[3,2],])points1=np.column_stack((points1,np.ones(points1.shape[0]))).TH=np.array([
司南牧·2020-06-27 11:55

Python实践|输出0-7组成八位奇数总数

题目解析首先分析题目的意思是：如果按照列举法就是1357（4个）一位数的时候个位数取13571113151721232527......71737577（7*4个)两位数的时候十位是1-7任何数（7种）*个位奇数（四种）101103105107.......171173175177.......771773775777（7*8*4百位数（1-7）（七种）*（十位数0-7）（八种）*个位奇数（四种）
胡椒椒椒·2020-06-26 17:00

python图片转为二进制文本

写在最前面：我在研究机器学习的过程中，给的数据集是手写数字图片被处理后的由0，1表达的txt文件，今天写一写关于图片转化为二进制txt文件的python实践在这里，我们使用python中的Pillow库
请叫我算术嘉·2020-06-26 14:18

python实践项目（三）

井字棋盘井字棋盘看起来像一个大的井字符号（#），有9个空格，可以包含X、O或空。要用字典表示棋盘，可以为每个空格分配一个字符串键，如图5-2所示。图5-2井字棋盘的空格和它们对应的键可以用字符串值来表示，棋盘上每个空格有什么：'X'、'O'或''（空格字符）。因此，需要存储9个字符串。可以用一个字典来做这事。带有键'top-R'的字符串表示右上角，带有键'low-L'的字符串表示左下角，带有键'm
rs勿忘初心·2020-06-26 11:39

python实践项目(一)

Collatz序列：要求1：编写一个名为collatz()的函数，它有一个名为number的参数。如果参数是偶数，那么collatz()就打印出number//2，并返回该值。如果number是奇数，collatz()就打印并返回3*number+1。然后编写一个程序，让用户输入一个整数，并不断对这个数调用collatz()，直到函数返回值１（令人惊奇的是，这个序列对于任何整数都有效，利用这个序列
rs勿忘初心·2020-06-26 11:39

信用评分模型python实践——简介

本次将分多篇文章对信用评分模型的python实践进行阐述，包括简介，概念以及最后的代码实现。最后很高兴看这一系列的朋友们，也希望能帮到你，大家一起学习。
mumumuyanyanyan·2020-06-26 11:15

[译]python中的global和nonlocal的实践

今天的博文翻译是关于python中global和nonlocal两个关键字的用法，原文的作者是来自孟加拉国的TamimShahriar，他的博客非常适合新手朋友去阅读，都是简短而有意义的python实践
Vimiix·2020-06-25 21:01

中国大学慕课《数据挖掘与python实践》第二单元测验

1.（）可以观察从一个分布到另一分布是否有漂移。2.度量作为一种测度，满足以下哪些条件：3.Python语言在创始人是（）。4.以下Python包中，绘图功能最强大的是（）。5.以下Python包中，最适合用于机器学习的是（）。6.以下Python包中，提供了DataFrame数据类型的是（）。7.为了避免包的依赖关系和系统兼容性等方面出现问题，本课程推荐的Python安装方式为（）。8.下列对学
小菜鸟Zoe·2020-06-25 20:55

中国大学慕课《数据挖掘与python实践》第四单元测验

1.Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时，第一个返回值是（）。2.Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时，第二个返回值是（）。3.如下表所示，X={butter,cheese}，Y={beer}，则置信度confidence(X→Y)=（）。4.对于任一个频繁项集X和它的一个非空真子集
小菜鸟Zoe·2020-06-25 20:55

机器学习-Python实践Day1（鸢尾花项目）

1、机器学习中的HelloWorld（鸢尾花分类）1.1、项目步骤流程：1.1.1、导入数据1.1.2、概述数据1.1.3、数据可视化单变量图表多变量图表1.1.4、评估算法1.1.5、实施预测程序代码我将在Anaconda3的JupyterNotebook中运行。鸢尾花数据集，大家可以到以下链接下载：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-d
撸码小白·2020-06-25 00:46

统计学学习笔记-第三周

1.前言本周学习计划是对于前两周学习的统计学理论基础上，将描述性统计理论进行python实践。
qq_17053681·2020-06-25 00:27

Python 三十个实践、建议和技巧

新一年，我们先为大家准备30个非常优秀的Python实践技巧。希望这些诀窍能在实际工作中帮助大家，并且学到一些有用的知识。
编程界的泥石流·2020-06-24 18:07

支持向量机之SMO

支持向量机[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然
muye5·2020-06-24 16:01

机器学习算法与Python实践(11) - 决策树 ID3、C4.5、CART

机器学习算法与Python实践(11)-决策树ID3、C4.5、CART目录什么是决策树(DecisionTree)特征选择使用ID3算法生成决策树使用C4.5算法生成决策树使用CART算法生成决策树预剪枝和后剪枝应用
pandsu·2020-06-24 11:09

机器学习算法与Python实践之（六）二分k均值聚类

机器学习算法与Python实践之（六）二分k均值聚类[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书
iteye_12028·2020-06-23 18:09

机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶

机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战
iteye_12028·2020-06-23 18:08

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战
iteye_12028·2020-06-23 18:08

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN）

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》
iteye_12028·2020-06-23 18:08

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战
iteye_12028·2020-06-23 18:08

【python实践】 使用python拆分大txt文件

1，背景遇到下载的txt文档太大（2G左右），没办法直接打开。所以希望能够把大的文件分解成几个小一点的文档2，说明使用python的输入输出（open，read，write）3，代码:要拆分的文件test.txt拆分之后的文件test1.txt,test2.txt…filename=r'test.txt'#要拆分的文件outputF=r'test'#拆分之后的文件名（前部）outi=1#拆分之后的
bigear_yu·2020-06-22 18:44

数字图像处理的python实践(11)——傅里叶变换和快速傅里叶变换

前面接触了空间域图像增强，现在要来学习频率域的图像增强。对于一维的连续函数，定义域为整个时间轴的非周期函数f(t)，它的傅里叶变换为对应的逆傅里叶变换为一维的离散函数(其中x=0，1，2，...，M-1)的傅里叶变换和逆变换为对于二维的情况，二维连续函数f(x,y)的傅里叶变换为在数字图像处理中我们关心的自然是，二维离散函数的傅里叶变换，直接给出二维离散傅里叶变换(DiscreteFourierT
渡边君·2020-06-22 16:14

Python实践摘录

1：中文编码问题Python语言默认不识别UTF-8的编码字符串，所以当文件中有中文并且是以UTF-8编码时，需要在python文件头部加一行注释，指明识别utf-8编码.#coding=utf-8score=90ifscore>=80:print("很好")elifscore>=60:print("及格")else:print("不及格")2：字符串拼接可以用{0},{1}的形式占位，然后.fo
a631278993·2020-06-22 11:33

带你自学Python系列（十六）：Python中类的用法（二）

↑点击上方【计算机视觉联盟】关注我们今天是小编持续更新关于Python的知识总结以及Python实践项目应用的第5天，带你利用零碎时间自学最受欢迎的编程语言之一Python语言。你和小编一起打卡了吗？
SophiaCV·2020-06-22 05:34

用python绘制箱线图

箱线图作用-python实践-异常值识别文章目录一、别名二、历史三、定义四、作用（1）识别异常值（2）判断偏态（3）评估数据集中程度五、用python绘制箱线图参考一、别名箱须图、箱形图、盒图、盒须图、
大奸猫·2020-06-21 15:52

手把手教你用Python实践深度学习|Python深度学习视频教程

手把手教你用Python实践深度学习网盘地址：https://pan.baidu.com/s/183pNoCpUNzu7n82KMolD7A提取码:3q7b备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com
xiluoenm·2020-06-21 14:13

NLP---- python实践案例（word2vec求语义相似度，LDA，词性标注）

NLP应用的第一步是自动分词，然后在分词之后构建词向量，然后再对词向量进行训练，最后输出任务结果。案例：中文处理预料库《倚天屠龙记》，为例子。引用博文：https://blog.csdn.net/sinat_29694963/article/details/79177832https://zhuanlan.zhihu.com/p/23225934word2vec是构建多层的神经网络模型，然后给定输
xiaojiewang1990·2020-06-21 14:16

机器学习算法与Python实践之（六）二分k均值聚类

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。
文宇肃然·2020-06-21 14:22

python实践3——利用爬虫爬取“广州各大行业微信群二维码信息”及存入数据到MySQL数据库

本次以“广州各大行业微信群二维码信息”为例，利用爬虫进行信息“爬取”，并存入数据库，方便后面数据分析处理，以及调用。话不多说，直接上代码：importpymysqlimportrequestsimportredefdownload(urlList):#连接MySQLconn=pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',passwor
秋无之地·2020-06-21 12:17

Python实践：seaborn的散点图矩阵（Pairs Plots）可视化数据

如何快速创建强大的可视化探索性数据分析，这对于现在的商业社会来说，变得至关重要。今天我们就来，谈一谈如何使用python来进行数据的可视化！一旦你有了一个很好的被清理过的数据集，下一步就是探索性数据分析（EDA）。EDA是确定数据可以告诉我们的过程，我们使用EDA来查找模式、关系或异常情况，以便指导我们后续的工作。然而在EDA中有很多的方法，但最有效的工具之一是对图（也称为散点图矩阵）。散点图矩阵
weixin_34413357·2020-06-21 12:04

python实践学习记录---day10.21

python实践学习记录---day10.21学习内容源代码及解析学习内容今天主要学习了如何安装IDE环境，如何安装python和pycharm软件，如何使用pycharm创建python项目。
qq_41842193·2020-06-21 06:29

2019年春招面试总结--数据挖掘岗位

本文转自：python实践者作者：小鱼儿00写在前面博主3年python工作经验，本科。从2019.2.18开始，历时三周，获3个offer,其中2个数据挖掘岗位，1个爬虫岗位。
简说Python·2020-06-21 05:30

《机器学习Python实践》学习笔记（一）

UCI机器学习数据集http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html下载方法，右键》链接另存为用notepad++打开首先是分析数据，查看数据维度。frompandasimportread_csvfilename='E:/python_code/python_ml/ml_data/iris.data'names=['seper-length','separ-w
当霸气遇到侧漏·2020-06-21 04:11

机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）

机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（LogisticRegression）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考
iteye_12028·2020-06-21 02:58

机器学习：数据驱动的科学

本文选自《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》。机器学习，也被称为统计机器学习，是人工智能领域的一个分支，其基本思想是基于数据构建统计模型，并利用模型对数据进行分析和预测的一门学科。
博文视点·2020-06-21 00:25

算法应用 | 机器学习python应用，初识机器学习是怎样滴感受？

本系列文章参考了《机器学习Python实践》，会通过例子一步一步地引导大家使用机器学习来处理和分类与回归模型相关的问题。
CDA·数据分析师·2020-06-20 21:50

selenium webdriver对变动元素的定位

最近在看虫师的selenumiu+python实践书。
流浪的小贝·2020-06-20 21:47

机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）

机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战
iteye_12028·2020-06-20 20:02

python中sklearn的pipeline模块实例详解

最近在看《深度学习：基于Keras的Python实践（魏贞原）》这本书，书中8.3创建了一个Scikit-Learn的Pipeline，首先标准化数据集，然后创建和评估基线神经网络模型，代码如下：#数据正态化
·2020-05-21 11:46

LSTM的备胎，用卷积处理时间序列——TCN与因果卷积（理论+Python实践）

什么是TCNTCN全称TemporalConvolutionalNetwork，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。卷积如何处理时间序列时间序列预测，最容易想到的就是那个马尔可夫模型：\[P(y_k|x_k,x_{k-1},...,x_1)\]就是计算某一个时刻的输出值，已知条件就是这个时刻之前的所有特征值。上面公式中，P表示概率，可以不用管这个，\(y_k\
忽逢桃林·2020-05-20 19:00

celery的python实践

celery的python实践简介Celery是专注实时处理和任务调度的分布式任务队列。
jj_jump·2020-04-12 19:54

【python实践】之python将含有中文的字典写入txt中

1.从mysql数据库获取数据2.定义比较函数3.讲比较结果写入txt中，使用传统的打开txt方式(result_file=open(unicode(r'./data/检查结果_服务类型ID比较.txt','utf-8'),'a'))，在存入时字典中的中文会被存储为python本身的ascii形式4.使用result_file=codecs.open(unicode('./data/检查结果_服务
大婶N72·2020-04-10 18:22

【python实践】之mysql表数据到excel

http://blog.csdn.net/marksinoberg/article/details/52263975#coding:utf8importsysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')#__Desc__=从数据库中导出数据到excel数据表中importxlwtimportMySQLdbdefexport(host,user,password
大婶N72·2020-04-04 21:31

1、Python实践之词云的制作（张学友的歌词里都唱了些什么？）

爬取下来的歌词粗略的看一遍所有的歌词和歌曲名称，发现有部分歌曲的重复的（有的是CD版、有的是Live版的），所以我们要先对歌曲进行去重处理，具体思路就是把“Live”、“()”、“-”这些去除掉，然后再进行去重处理（这里使用Excel也很快，也可以使用Python，我就直接用Python进行处理了），具体的步骤如下：一、歌词去重处理和歌手乱入剔除（1）首先导入文件，并更改列名：读取文件可以看到爬取
探索数据之美·2020-04-03 15:35

python实践视频

python-开发糗百桌面版，超强逻辑思维链接：http://pan.baidu.com/s/1N61xO密码：aveuPython-人工智能开发实例[潭州内部技术]-链接：http://pan.baidu.com/s/1pKp6XvH密码：sqxipython-压力测试视频链接：http://pan.baidu.com/s/1ntRpeQ1密码：1hqbpython-selenium实现qq空间
繼續hug·2020-03-28 13:54

书单丨5本书带你走进Python与机器学习的世界

《机器学习——Python实践》魏贞原著本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，
博文视点·2020-03-26 16:30
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