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原创 numpy介绍
文章目录Numpy 基础数据结构参看ndarray数据属性例如参看数据,秩,维度,大小...`dtype`(查看数组元素类型)`ndim`(输出数组维度的个数（轴数），或者说“秩”，维度的数量也称rank)`shape`(数组的维度，对于n行m列的数组，shape为（n，m）)`size`(数组的元素总数，对于n行m列的数组，元素总数为n*m)`itemsize`(数组中每个元素的字节大小，int...
2018-10-05 19:05:03
370
原创 【Anguarl访问后端】url总是为http://127.0.0.1:4200/127.0.0.1:8000/api/xxx
Angular访问后端总是带着前端地址
2022-06-07 11:09:25
2440
原创 【Python】函数中首位参数用星号（*）表示什么意思
问题描述我们经常能看到这样的Python看到如下的函数def demo(*, foo=2, bar): print(foo, bar)那么请问函数中的*表示什么意思呢？解释：如果在函数首位添加星号（*）那么，后面参数不管是带默认值还是不带默认值不用考虑位置，如果你写成这样def demo(foo=2, bar): print(foo, bar)这是不允许的，带默认值参数应该还走最后这是Python约定的规则。所以，加上*之后,默认参数与非默认参数位置不强制 。...
2022-03-31 10:06:05
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原创 [2/3]数据库学习
1.聚合与排序1.1 聚合查询聚合函数:COUNT,SUM,AVG,MAX,MINCOUNT:全部行数:select count(*) from <表名>除NULL之外的行数: select count(<列名>) from <表名>NOTE:*会包含NULL的数据行数,而(<列名>)会得到出NULL之外的数据行数S...
2019-01-08 14:29:29
126
原创 [1/3]数据库学习
1. 安装###1.1 安装过程下载安装程序根据自己系统傻瓜式安装,但是过程中需要你设置密码,这个密码一定要记住!提高安全性,配置一下文件C:\PostgreSQL\11\data\postgresql.conf将#listen_addresses = '*'注释掉,前面加个#,添加listen_addresses = 'localhost',这样只允许本地机器连接了.重新启动,找到“...
2019-01-07 11:52:02
136
原创 第8章 提升方法
第8章 提升方法基本梳理强可学习弱可学习强可学习的充分必要条件是弱可学习怎样获得不同的弱分类器使用不同的弱学习算法参数估计非参数估计使用相同弱学习算法,使用不同的参数K-mean不同的K神经网络不同的隐含层使用输入对象的不同表示凸显事物不同的特征使用不同的训练集baggingboosting怎样组合弱分类器多专家组合...
2018-12-06 15:54:26
295
原创 第七章 支持向量机
第七章 支持向量机基本梳理参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36332083二分类模型,间隔最大化的分类器训练数据线性可分硬间隔支持向量机近似可分软间隔支持向量机不可分非线性支持向量机感知机特殊情况线性支持向量机线性支持向量机假设函数y^=sign(wTx+b)\hat { y ...
2018-12-05 16:38:23
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原创 第六章 逻辑斯蒂回归
第6章 逻辑斯谛回归基本梳理逻辑斯蒂回归模型回归广义线性模型与多重线性回归区别因变量不同用途寻找危险因素预测判别常规步骤寻找h函数(hypothesis)hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTxh _ { \theta } ( x ) = g \left( \theta ^ { T } x \right) = \frac { 1 } { 1 +...
2018-12-03 16:05:52
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原创 第五章 决策树
基本梳理:决策树模型与学习决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程优点推理过程容易理解依赖于属性变量忽略没有贡献的属性变量核心是归纳算法决策树相关的重要算法CLSID3C4.5CART特征选择决策树的CLS算法信息增益熵消息量大小的度量I(ai)=p(ai)log21p(ai)I \left( a _ { i } \right) ...
2018-11-30 16:30:17
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原创 第四章 朴素贝叶斯
基本梳理朴素贝叶斯法的学习与分类基本方法训练集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯&ThinSpace;,(xN,yN)}T = \left\{ \left( x _ { 1 } , y _ { 1 } \right) , \left( x _ { 2 } , y _ { 2 } \right) , \cdots , \left( x _ { N } , y _ { N ...
2018-11-29 16:13:03
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原创 第三章 k近邻法
基本梳理思维导图k近邻算法原理特点优点精度高对异常值不敏感无数据输入假定缺点计算复杂度高空间复杂度高适用数据范围数值型和标称型工作原理训练样本集,知道样本集中每个数据与所属分类的对应的关系输入没有标签的新数据后,讲新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签...
2018-11-28 15:44:38
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原创 701. 二叉搜索树中的插入操作
题目描述给定二叉搜索树（BST）的根节点和要插入树中的值，将值插入二叉搜索树。 返回插入后二叉搜索树的根节点。 保证原始二叉搜索树中不存在新值。注意，可能存在多种有效的插入方式，只要树在插入后仍保持为二叉搜索树即可。 你可以返回任意有效的结果示例给定二叉搜索树: 4 / \ 2 7 / \ 1 3和 插入的值: ...
2018-11-28 10:43:47
101
原创 756. 金字塔转换矩阵
题目描述:现在，我们用一些方块来堆砌一个金字塔。 每个方块用仅包含一个字母的字符串表示，例如 “Z”。使用三元组表示金字塔的堆砌规则如下：(A, B, C) 表示，“C”为顶层方块，方块“A”、“B”分别作为方块“C”下一层的的左、右子块。当且仅当(A, B, C)是被允许的三元组，我们才可以将其堆砌上。初始时，给定金字塔的基层 bottom，用一个字符串表示。一个允许的三元组列表 al...
2018-11-28 10:42:17
773
原创 第二章 感知机
第二章 感知机基本梳理附上思维导图:感知机模型输入特征向量输出类别判别模型基于误分类损失函数利用梯度下降法对损失函数进行极小化学习算法原始形式对偶形式神经网络与支持向量机的基础定义几何解释感知机学习策略定义损失函数距离1∥w∥∣w⋅x0+b∣\frac { 1 } { \| w \| } \left| w \cdot x ...
2018-11-27 15:46:36
250
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原创 统计学习方法 第一章
第一章 统计学习方法基本知识统计学习对象数字文字图像视频音频…目的预测分析方法Supervised learning训练数据(training data)模型(model) —假设空间 hypothesis评价准则 evaluation criterion ---- 策略 strategy算法 algorithmUnsupervise...
2018-11-26 15:37:58
240
原创 二分搜索
参考相关文章:https://www.zhihu.com/question/36132386直接举例子:数组:a = [1,2,2,3,3,4,4]问题:1. 找到第一个(大于)等于`3`的位置;(答案:`3`)2. 找到第一个大于`3`的位置;(答案:`5`)3. 找到最后一个小于(等于)`3`的位置;(答案:`4`)4. 找到最后一个小于`3`的位置.(答案:`2`)我们知道...
2018-11-26 11:28:40
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原创 leetCode Weekly Contest 112(945~948题)(Python实现)
第一题:使数组唯一的最小增量题型描述:给定整数数组 A，每次 move 操作将会选择任意 A[i]，并将其递增 1。返回使 A 中的每个值都是唯一的最少操作次数。示例 1:输入：[1,2,2]输出：1解释：经过一次 move 操作，数组将变为 [1, 2, 3]。示例 2:输入：[3,2,1,2,1,7]输出：6解释：经过 6 次 move 操作，数组将变为 [3, 4,...
2018-11-25 16:29:26
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原创 698. 划分为k个相等的子集(Python实现)
题目描述:给定一个整数数组 nums 和一个正整数 k，找出是否有可能把这个数组分成 k 个非空子集，其总和都相等。示例:示例 1：输入： nums = [4, 3, 2, 3, 5, 2, 1], k = 4输出： True说明： 有可能将其分成 4 个子集（5），（1,4），（2,3），（2,3）等于总和。注意:1 <= k <= len(nums) &...
2018-11-24 15:35:37
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原创 474. 一和零
题型描述在计算机界中，我们总是追求用有限的资源获取最大的收益。现在，假设你分别支配着 m 个 0 和 n 个 1。另外，还有一个仅包含 0 和 1 字符串的数组。你的任务是使用给定的 m 个 0 和 n 个 1 ，找到能拼出存在于数组中的字符串的最大数量。每个 0 和 1 至多被使用一次。注意:给定 0 和 1 的数量都不会超过 100。给定字符串数组的长度不会超过 600。...
2018-11-24 09:52:16
350
原创 861. 翻转矩阵后的得分
题目描述有一个二维矩阵 A 其中每个元素的值为 0 或 1 。移动是指选择任一行或列，并转换该行或列中的每一个值：将所有 0 都更改为 1，将所有 1 都更改为 0。在做出任意次数的移动后，将该矩阵的每一行都按照二进制数来解释，矩阵的得分就是这些数字的总和。返回尽可能高的分数。示例：输入：[[0,0,1,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0]]输出：39解释：转换为 [[...
2018-11-18 14:08:51
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原创 592. 分数加减运
题目描述：给定一个表示分数加减运算表达式的字符串，你需要返回一个字符串形式的计算结果。 这个结果应该是不可约分的分数，即最简分数。 如果最终结果是一个整数，例如 2，你需要将它转换成分数形式，其分母为 1。所以在上述例子中, 2 应该被转换为 2/1。示例 1:输入:"-1/2+1/2"输出: "0/1"示例 2:输入:"-1/2+1/2+1/3"输出: &
2018-11-17 21:46:48
205
原创 752. 打开转盘锁
题目描述：你有一个带有四个圆形拨轮的转盘锁。每个拨轮都有10个数字： '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9' 。每个拨轮可以自由旋转：例如把 '9' 变为 '0'，'0' 变为 '9' 。每次旋转都只能旋转一个拨轮的一位数字。锁的初始数字为 '0000' ，一个代表四个拨轮的数字的字符串。列表 deadends 包含了一组死亡数字...
2018-11-16 20:51:08
378
原创 文件操作
读写文件文件与文件路径windows上倒斜杠os.path.join()当前目录os.getcwd()相对路径和绝对路径创建文件夹os.makedirs()os.path模块处理相对路径和绝对路径相对路径转绝对路径os.path.abspath(path)判断是否为绝对路径os.path.isabs(path)返回相对路径o...
2018-11-15 17:17:49
114
原创 148. 排序链表
148. 排序链表题目:在 O(n log n) 时间复杂度和常数级空间复杂度下，对链表进行排序。示例 1:输入: 4->2->1->3输出: 1->2->3->4示例 2:输入: -1->5->3->4->0输出: -1->0->3->4->5思路:归并排序:分而治之无限划分成小问题
2018-11-07 21:32:22
83
原创 934. 最短的桥
深度遍历(dfs) 和 广度遍历(bfs) 理解今天参加LeetCode周赛时候,把我一直不理解的dfs 和 bfs搞懂了,真的开心!相信我,搞懂我下面这道题,这个概念就理解了!解释**dfs:**一条路走的死,用栈实现,进栈、退栈，一搜到底!一般用递归实现bfs: 辐射八方,用队实现,入队、出队，步步为营!一般用迭代实现举例最短的桥在给定的二维二进制数组 A 中，存在两座岛。...
2018-11-04 18:19:18
1019
转载 sklearn之特征工程
转博客:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html什么是特征工程** 最大限度从原始数据中提取特征义工算法和模型使用**数据预处理# 导入数据from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()iris.data iris.target特征问题不属于同一量...
2018-10-31 15:57:11
159
原创 sklearn之神经网络模型(有监督)
分类MLPClassifier参数说明:hidden_layer_sizes : 元组形式,长度n_layers-2,默认(100,),第i元素表示第i个神经元的个数activation: {‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’},默认"relu"‘identity’: f(x) = x‘logistic’:f(x) = 1 / (1 ...
2018-10-19 15:36:47
1001
原创 sklearn之决策树
决策树分类from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierclf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)iris = lo...
2018-10-18 15:41:54
195
原创 sklearn的线性模型
广义线性模型普通最小二乘法from sklearn.linear_model import LinearRegressionreg = LinearRegression()reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])reg.coef_array([ 0.5, 0.5])岭回归from sklearn.linear_model ...
2018-10-17 15:51:41
295
原创 sklearn的模型选择和评估之交叉验证
import numpy as np交叉验证：评估学习器的表现划分数据为训练集和测试集X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)print(X)print(y)[[0 1] [2 3] [4 5] [6 7] [8 9]]range(0, 5)from sklearn.model_selection import tr...
2018-10-15 16:32:41
1887
原创 python二维数组拷贝
a = [[0,1],[2,3]]b = a.copy() # b = a[:]a[0][0] = 10b[[10,1],[2,3]]发现a数组改变了,但是b也改变了,并没有达到拷贝要求!解决方法(深度拷贝):import copyb = copy.deepcopy(a)这样就可以解决啦!...
2018-10-10 11:05:48
6854
原创 pandas数组计算和统计基础
import numpy as npimport pandas as pd1 pandas 数值计算和统计基础1.1 常用数学,统计方法1.1.1 axis,skipnadf = pd.DataFrame({'key1':[4,5,3,np.nan,2], 'key2':[1,2,np.nan,4,5], 'key3'...
2018-10-07 17:34:42
3072
原创 pandas基础数据结构.md
文章目录pandas1. Series 数据结构(Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引)1.1 创建对象1.1.1 由字典创建，字典的key就是index，values就是values1.1.2 由数组创建(一维数组)1.1.3 由标量创建1.2 属性1.2.1 name1.2.2 dtypes1.2.3 对数据快速...
2018-10-06 16:59:06
290
原创 召回率 和 准确率
召回率 和 准确率首先,要先理解,TP,真正,将正类预测成正类数(预测对了)FN,假负,将正类预测成负类数(预测错了)FP,假正,将负类预测成正类数(预测错了)TN,真负,将负类预测成负类数(预测对了)第一字母是判断的对错,第二字母是判断的对错的类别预测类别yesno实际类别yesTPPNnoFPTN准确率:针对本人,意思你...
2018-09-25 20:52:12
199
原创 105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树
105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树题意: 根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。注意:你可以假设树中没有重复的元素。例如:前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7]返回如下的二叉树: 3 / \ 9 20 / \ 15 7思路:前序遍历:根--&amp;amp;gt;左--&amp;amp;gt...
2018-09-21 19:43:54
93
原创 Leetcode 对角线遍历
Leetcode 对角线遍历题意:给定一个含有 M x N 个元素的矩阵（M行，N列），请以对角线遍历的顺序返回这个矩阵中的所有元素，对角线遍历如下图所示。示例: 输入: [ [ 1, 2, 3 ], [ 4, 5, 6 ], [ 7, 8, 9 ] ] 输出: [1,2,4,7,5,3,6,8,9] 解释:思路:...
2018-09-05 21:10:51
2954
空空如也
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