读书笔记 -- 180




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引言前面两篇文章中,我们介绍了 logistic 回归的原理和实现:Logistic 回归数学公式推导梯度上升算法与随机梯度上升算法本文,我们来看看如何使用 sklear

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引言外戚势力在两汉政治中扮演着非常重要的角色,一方面,外戚因为与皇室的亲缘或婚姻关系,成为皇帝最容易拉拢的一支政治势力,而另一方面,因为其并非刘氏宗亲,没有争夺皇权的资格,所以可以放心委以重任,于是,

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引言此前的博客中,我们已经介绍了几个分类算法k 近邻算法决策树的构建算法 -- ID3 与 C4.5 算法朴素贝叶斯算法的推导与实践 本文介绍的是另一个分类算法 -- 逻

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引言上一篇日志中,我们主要介绍了贝叶斯算法,并提供了 python 实践:朴素贝叶斯算法的推导与实践 但运行上一篇日志中的示例,我们发现出现了下面的结果:['love',

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概述上一篇日志中,我们介绍了两个决策树构建算法 -- ID3、C4.5:决策树的构建算法 -- ID3 与 C4.5 算法本篇日志我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示

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概述上一篇日志中,我们介绍了最简单的分类回归算法 -- K 近邻算法k 近邻算法本篇日志我们来介绍构建专家系统和数据挖掘最常用的算法 -- 决策树&n

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概述上一篇日志中,我们了解了机器学习的一系列基本概念本篇日志中我们来介绍最简单的分类算法:k 近邻算法(kNN) k 近邻算法k 近邻算法是一种采用测量不同特征

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概述上一篇日志中,我们介绍了 python 的字典与集合:本篇日志中,我们来介绍他们的内建函数与方法 内建工厂函数 -- dict、set、frozensetdict()dict 工厂函数被用来创建字典,下面的例子展示了 dict 方法的几种用法:>>> dict(zip(('x', 'y'), (1, 2))) {'y': 2, 'x': 1} >>> dict([['x', 1], ['y', 2]]) {'y': 2, 'x': 1} >>> dict([('xy'[i-1], i) for i in range(1,3)]) {'y': 2, 'x': 1} >>> dict(x=1, y=2) {'y': 2, 'x': 1} >>> dict8 = dict(x=1, y=2) >>> dict8 {'y': 2, 'x': 1} >>> dict9 = dict(**dict8) >>> dict9 {'y': 2, 'x': 1}  dict9 = dict(**dict8) 的方式并不推荐使用,
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概述前面两篇日志中,我们介绍了 python 的序列类型,包含字符串、列表和元组python 序列与深浅拷贝python 序列支持的所有操作接下来我们就来介绍 pytho

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概述上一篇日志中,我们介绍了 python 的序列类型:字符串 -- "abc"列表 -- ["a", "b", "c"]元组 -- ("a", "b", "c")以及他们支持的操作python 序列与深浅拷贝 本文,我们来介绍一下 python 序列类型支持的函数 内建工厂函数序列相关的工厂函数主要有list -- 生成列表tuple -- 生成元组str -- 生成 stringchr -- 转换为 ascii 字符ord -- 将 ascii 字符转换为数值 通用内建函数 -- min、max、len、sorted、reversed、enumerate、zip比较函数 -- min、max、len>>> str = "abcdef" >>
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