Python机器学习基础教程

【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~KNN算法简介KNN（K-NearestNeighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。KNN算法是一种非常特别的机器学习算法，因为它没
showswoller·2023-04-20 06:44

【redis】BigKey

【redis】BigKey提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录
苗老八·2023-04-20 05:31

【redis】缓存双写一致性之更新策略探讨（上）

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
苗老八·2023-04-20 05:31

生信必备技巧之R语言基础教程--矩阵基础和进阶

  R语言是数学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R语言是解释运行的语言（与C语言的编译运行不同），它的执行速度比C语言慢得多，不利于优化。但它在语法层面提供了更加丰富的数据结构操作并且能够十分方便地输出文字和图形信息，所以它广泛应用于数学尤其是统计学领域。这也是大多数生信工作者选择R语言的原因。矩阵：矩阵是一个二维数组,只是每个元素都拥有相同的模式(数值型、字符
生信师兄·2023-04-20 02:07

【图像分割】RGB颜色分层图像分割【含Matlab源码 516期】

⛄一、图像分割简介理论知识参考：【基础教程】基于matlab图像处理图像分割【含Matlab源码191期】⛄二、部分源代码clearall;closeall;clc;A=double(imread(‘bird_small.tiff
Matlab领域·2023-04-20 02:38

Python学习笔记——BeautifulSoup4数据提取+随机身份证提取

一、准备工作1、安装BeautifulSoup4最快捷的是直接使用pip安装pipinstallbeautifulsoup42、BeautifulSoup4基础教程基础使用文档链接https://beautifulsoup.readthedocs.io
mango115·2023-04-20 01:30

ElasticSearch 基础教程

ElasticSearch基础教程1.概念2.使用场景：3.基本概念1.NRT2.Cluster3.Node4.Index5.Type6.Document7.Shards&Replicas4.安装和配置
zhangjian_eng·2023-04-20 00:30

Elasticsearch基础教程分享

基础及相关资料首先我们先了解一下什么是Elastisearch，Elasticsearch(简称es)是一个基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，具有HTTPWeb接口和无模式JSON文档。Elasticsearch是用Java开发的，并在Apache许可证下作为开源软件发布。es的中文官方网址是：https://www.elastic.co/cn/produ
ZT_WOLF·2023-04-20 00:58

Elasticsearch基础教程ES

Elasticsearch基础教程翻译：潘飞（[email protected]）基础概念Elasticsearch有几个核心概念。从一开始理解这些概念会对整个学习过程有莫大的帮助。
GarfieldEr007·2023-04-20 00:58

elasticsearch基础教程

elasticsearch安装有些软件对于安装路径有一定的要求，例如：路径中不能有空格，不能有中文，不能有特殊符号，等等。为了避免不必要的麻烦，也懒得一一辨别踩坑，我们人为作出「统一的约定」：解压版的软件，一律安装在：D:\ProgramFiles。这是一个没中文、没空格的路径！Elasticsearch只有解压版本，没有安装版Elastic官网：https://www.elastic.co/cn
欧皇夏老板·2023-04-20 00:27

LangChain与大型语言模型(LLMs)应用基础教程:信息抽取

LangChain是大型语言模型(LLM)的应用框架,LangChain可以直接与OpenAI的text-davinci-003、gpt-3.5-turbo模型以及HuggingFace的各种开源语言模如Google的flan-t5等模型集成。通过使用LangChain可以开发出更为强大和高效的LLM的各种应用。信息抽取我们给LLM提供一篇文章，我们希望LLM能帮我们把文章的主要内容罗列出来，文字
-派神-·2023-04-19 22:25

LangChain与大型语言模型(LLMs)应用基础教程:角色定义

如果您还没有看过我之前写的两篇博客，请先看一下，这样有助于对本文的理解：LangChain与大型语言模型(LLMs)应用基础教程:Prompt模板LangChain与大型语言模型(LLMs)应用基础教程
-派神-·2023-04-19 22:25

pandas

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
grant-ADAS·2023-04-19 22:24

Babel零基础教程

参考https://www.jiangruitao.com/babel/写的非常好，本人只是为了方便查找，记录在自己博客上，原文可以去该链接拜读1、Babel简介Babel是什么？Babel是一个工具集，主要用于将ES6版本的JavaScript代码转为ES5等向后兼容的JS代码，从而可以运行在低版本浏览器或其它环境中。因此，你完全可以在工作中使用ES6编写程序，最后使用Babel将代码转为ES5
胡肖一·2023-04-19 20:15

python机器学习与深度学习在气象中如何应用？？如台风预报数据智能订正、预测风电场的风功率、预测浅水方程模式

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为的主流编程语言之一。人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的
xiao5kou4chang6kai4·2023-04-19 03:22

Spring Boot 2.x基础教程：使用@Scheduled实现定时任务

我们在编写SpringBoot应用中经常会遇到这样的场景，比如：我需要定时地发送一些短信、邮件之类的操作，也可能会定时地检查和监控一些标志、参数等。创建定时任务在SpringBoot中编写定时任务是非常简单的事，下面通过实例介绍如何在SpringBoot中创建定时任务，实现每过5秒输出一下当前时间。在SpringBoot的主类中加入@EnableScheduling注解，启用定时任务的配置@Spr
程序猿DD·2023-04-19 03:39

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
思考的小猴子·2023-04-18 23:34

Python基础教程-菜鸟教程学习笔记1

Python基础教程-菜鸟教程学习笔记1文章目录Python基础教程-菜鸟教程学习笔记1前言Python简介1.第一个Python程序2.Python中文编码3.基本语法1）Python标识符：2）Python
RomanCarlo·2023-04-18 19:29

python菜鸟编程-Python 基础教程 | 菜鸟教程

Python基础教程Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python由GuidovanRossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。
weixin_37988176·2023-04-18 19:58

python菜鸟教程100例-Python 基础教程 | 菜鸟教程

Python基础教程Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python由GuidovanRossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。
编程大乐趣·2023-04-18 19:57

SwiftUI MetalKit 基础教程

MetalKit使用更少的代码，更快，更轻松地构建Metal应用。在标准的金属视图中渲染图形，从许多来源加载纹理，并有效地使用模型I/O提供的模型。推荐基础文章推荐《SwiftUI是什么，听听大牛们如何说》经典教程推荐更新近百篇SwiftUI教程《SwiftUI2020教程》帮您突破数据存储难关《SwiftUIvsCoreData数据存储解决方案》上新《WWDC2020专栏》《SwiftUIWWD
iCloudEnd·2023-04-18 18:18

winerror10061的解决方法

本人工科男一枚，学习python网络编程，按照python基础教程中的socket套接字编写程序，遇到了以下问题。
returnadsss·2023-04-18 15:16

php学习笔记

php基础教程php文件如何在浏览器运行将php文件放进c:\\wamp64\www中，在浏览器输入http://localhost/xxxxxx:文件名即可在浏览器运行php文件支持三种注释大小写敏感所有用户定义的函数
Tdithyrambus·2023-04-18 13:53

Loadrunner11安装_简单使用基础教程

资源均来源于网络，若侵权，请联系我删除文章目录一、Loadrunner11简介二、Loadrunner11安装教程三、VirtualUserGenerator教程四、Controller教程五、Analysis教程六、测试实例七、总结一、Loadrunner11简介  LoadRunner是一种预测系统行为和性能的工业标准级负载测试工具。通过以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和
爱吃雪糕的小布丁·2023-04-18 13:01

JAVA经典之使用数组实现杨辉三角形------JAVA入门基础教程

publicclassYH{publicstaticvoidmain(Stringargs[]){int[][]YH=newint[10][];//初始化外层元素for(inti=0;i
旧约Alatus·2023-04-18 11:07

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
weixin_贾楠·2023-04-18 10:12

Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
xiao5kou4chang6kai4·2023-04-18 06:36

Python基础教程：__call__用法

人生苦短，我用pythonpython安装包+资料:点击此处跳转文末名片获取__call__可以使得方法变成可被调用对象；(PS：python中的方法和普通函数有点区别：方法的第一个参数是类实例)允许一个类的实例像函数一样被调用。实质上说，这意味着x()与x.__call__()是相同的。注意__call__参数可变。这意味着你可以定义__call__为其他你想要的函数，无论有多少个参数。clas
蚂蚁爱Python·2023-04-18 02:21

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力

查看原文>>>基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力目录专题一、Python软件的安装及入门专题二、气象常用科学计算库专题三、气象海洋常用可视化库专题四、爬虫和气象海洋数据专题五
吹翻书页的风·2023-04-18 02:02

python机器学习决策树和SVM向量机算法实现红酒分类

1、红酒数据介绍经典的红酒分类数据集是指UCI机器学习库中的Wine数据集。该数据集包含178个样本，每个样本有13个特征，可以用于分类任务。具体每个字段的含义如下：alcohol：酒精含量百分比malic_acid：苹果酸含量（克/升）ash：灰分含量（克/升）alcalinity_of_ash：灰分碱度（以mEq/L为单位）magnesium：镁含量（毫克/升）total_phenols：总酚
申子辰林·2023-04-18 01:57

Python机器学习基础教程学习笔记（4）——KNN处理wave数据集（回归）

Python机器学习基础教程学习笔记（4）——KNN处理wave数据集（回归）1wave数据集wave数据集只有一个输入特征和一个连续的目标变量（或响应）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn
neumeng·2023-04-18 01:53

ES6基础教程（第四节）——数值的扩展

在es6中对数值的修改主要集中在三个方便，第一是将原在window对象下的函数移植到了Number对象下，逐渐的实现语言的模块化，第二是新增了部分Number对象的函数，第三是es6给Math对象新增了17个函数；这一节我们来对这三个方面进行介绍。将window对象移植到Number对象：Number.isNaN()函数：Number.isNaN(2.5);//falseNumber.isNaN(
多平方·2023-04-18 00:03

ChatGPT一秒出教程

底部有生成教程的方法Nginx零基础教程介绍Nginx是一款高性能、高并发、轻量级的Web服务器软件，同时也可以作为反向代理服务器、负载均衡器、HTTP缓存等多种用途。
牙叔教程·2023-04-17 23:29

Flutter GetX基础教程（十二）：RxList、Rx([])、.obs对比分析

前言首先我们知道GetX组件里面obs状态管理有三种创建属性的方式，我们这里以List为例Rx([])RxList.obs视频讲解视频讲解链接三种方式对比分析我们声明了一个类ListController继承自GetxController，用于属性创建以及状态通知的方法，首先我们用三种方式来创建属性并且通过convertToUpperCase方法进行对值的改变，然后我们通过调用update()`方法
kadis·2023-04-17 23:57

Lottie动画概述，android基础教程

下面是Json的文件结构：Lottie的Json在线校验网站：传送门下图是它的解析过程：大致就是把Json转化成JavaBean，然后适用Drawable进行绘制。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20191023154542314.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,
读读金典·2023-04-17 20:24

Redis常用命令

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Redis
西城十七妹·2023-04-17 16:04

〖Python网络爬虫实战⑮〗- pyquery的使用

免费阶段订阅量1000+python项目实战Python编程基础教程系列（零基础小白搬砖逆袭)说明：本专栏持续更新中，目前专栏免费订阅，在转为付费专栏前订阅本专栏的，可以免费订阅付费专栏，可报销（名额有限
爱吃饼干的小白鼠·2023-04-17 08:13

【原创】乾坤机器人发消息源代码-新手|入门基础教程

简介本教程主要实现:QQ群发器:获取和展示Q群列表获取和展示好友列表获取和展示讨论组列表定时群发的配置说明:1.支持契约乾坤多Q框架2.支持内置变量防止消息内容相同被屏蔽3.使用易语言进行开发，需要大家有基础或者需要有恒心坚持看完学习内容通过本教程主要学习:契约群发、私聊功能的使用发送内容:文本、图片、卡片定时功能的使用联系我们如果你有机器人开发问题或有需求不会开发，可与我们进行联系QQ机器人开发
5d8569486150·2023-04-17 06:57

JAVA数组元素反转的三种写法------JAVA入门基础教程

int[]arr=newint[]{34,54,3,2,65,7,34,5,76,34,67};for(inti=0;i=0;i--){newArr[arr.length-1-i]=arr[i];System.out.print(arr[i]+"\t");}System.out.println();//互换方法3for(inti=0,j=arr.length-1;i
旧约Alatus·2023-04-17 02:50

JAVA使用数组存储输入的成绩并对成绩分段打分------JAVA入门基础教程

System.out.println("请输入成绩有几个");intsc=in.nextInt();int[]scores=newint[sc];//输入成绩for(inti=0;i
旧约Alatus·2023-04-17 01:49

JAVA数组的method------JAVA入门基础教程

importjava.util.Arrays;publicclassCompare{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]a={1,2,3,4,5};int[]b={1,2,3,4,5};booleanare=Arrays.equals(a,b);System.out.println(are);Arrays.fill(a,10);System.out.pr
旧约Alatus·2023-04-17 01:49

JAVA经典面试题之,如何输出100和200------JAVA入门基础教程

publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Testar=newTest();inta=10;intb=10;ar.method(a,b);System.out.println(a);System.out.println(b);}publicvoidmethod(inta,intb){a=a*10;b=b*20;System.out.pri
旧约Alatus·2023-04-17 01:49

JAVA数据结构之冒泡排序,数组元素反转,二分查找算法的联合使用------JAVA入门基础教程

//二分查找与冒泡排序与数组元素反转的连用int[]arr2=newint[]{2,4,5,8,12,15,19,26,29,37,49,51,66,89,100};int[]po=newint[arr2.length];//复制一个刚好倒叙的数组pofor(inti=arr2.length-1;i>=0;i--){po[arr2.length-1-i]=arr2[i];}//arr2=po;in
旧约Alatus·2023-04-17 01:19

JAVA可变个数形参测试------JAVA入门基础教程

publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Testt=newTest();Stringinfo=t.concat("-","Hello","World");Stringinfo1=t.concat("/","Hello");System.out.println(info);System.out.println(info1);}public
旧约Alatus·2023-04-17 01:16

【Python机器学习】——训练/测试

Python机器学习——训练/测试文章目录Python机器学习——训练/测试一、Python机器学习训练/测试一、Python机器学习训练/测试评估模型在机器学习中，我们创建模型来预测某些事件的结果，就像在上一章中当我们了解重量和发动机排量时
玄链教育·2023-04-17 00:36

【Python机器学习】——决策树

Python机器学习——决策树文章目录Python机器学习——决策树一、Python机器学习决策树一、Python机器学习决策树决策树（DecisionTree）在本章中，我们将向您展示如何制作“决策树
玄链教育·2023-04-17 00:36

2019-03-06python基础教程-标准库

1.告诉解释器去哪里找模块：importsyssys.path.append('C:/python')相对路径转绝对路径sys.path.expandUser('~/python')__pycache__子目录存放处理后的文件，导入模块后产生，模块没变化时直接导入处理后的模块，不需要重新生成。“只导入一次”：防止互相导入时出现闭环__name__在主程序中为__main__，if__name__=
hhhhlyy·2023-04-16 19:24

python机器学习——朴素贝叶斯算法笔记详细记录

文章目录朴素贝叶斯算法一、简介二、原理三、原理分析（实例）四、在Titanic数据集上的应用1.数据集介绍2.导入相关库3.读入数据和数据处理4.训练集和测试集的划分hold—outcrossvalidation简单交叉验证2-折交叉验证（2-foldCrossValidation，记为2-CV）K-折交叉验证（K-foldCrossValidation，记为K-CV）bootstrapping(
心无旁骛~·2023-04-16 16:30

python机器学习课程——决策树全网最详解超详细笔记附代码

文章目录决策树算法一、简介1.概述2.决策树学习3.典型算法4.基本思想5.构造方法6.基本算法二、ID3决策树1、信息熵2、条件熵3、信息增益4、总结5、决策树进行分类的步骤三、ID3决策树示例1、数据集2、计算经验熵（香农熵）3、计算信息增益4、树的生成5、树的深度和广度计算6、未知数据的预测7、树的存储与读取（以二进制形式存储）8、完整代码四、C4.5决策树信息增益五、CART决策树基尼指数
心无旁骛~·2023-04-16 16:29

python机器学习数据建模与分析——决策树详解及可视化案例

文章目录前言：决策树的定义熵和信息熵的相关概念信息熵的简单理解经典的决策树算法ID3算法划分选择或划分标准——信息增益ID3算法的优缺点C4.5算法信息增益率划分选择或划分标准——Gini系数（CART算法）Gini系数计算举例CART算法的优缺点其他比较连续值的处理ID3和C4.5的结果比较C4.5的剪枝Python实现案例决策树的可视化前言：你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单:参与游
心无旁骛~·2023-04-16 16:59
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