原创 python基礎之第一個python腳本
第一個python腳本 文件的創建 文件創建注意事項 文件擴展名爲 .py 內容第一行通過註釋的方式聲明當前腳本的字符集,保存時必須以utf-8的編碼格式保存(在保存的左邊有一個編碼類型,選擇utf-8) # coding:
2020-06-30 06:41:49
原创 數據分析--時間問題與降維
數據降維降低預測時間 使用自帶的數字模型，查看使用KNN算法和邏輯迴歸算法的分類時間，並降低數據維度縮短預測時間 一般處理速度問題的幾個方面 1. 數據量太大 （抽樣） 2. 樣本特徵太多 （降維） 3. 樣本的量級太大（歸
2018-09-04 21:03:58
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原创 K均值算法（K-means）聚類
主要知識點 K-means算法 KMeans(n_clusters=3) K-means的中心點 centers = kmeans.cluster_centers_ 座標軸中文顯示問題 座標軸字體、負號還原問題 3D繪圖 from
2018-09-04 21:03:58
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原创 數據處理--圖片像素點聚類
一、壓縮圖片原理 壓縮圖片 顏色是256（0-255）種顏色 從中抽取16（4*4）種顏色 然後將圖片上的所有顏色向這16種顏色上去靠 在保存的時候會將這16中顏色抽取出來 保存時圖片就會被壓縮。 1） 2） 3） 二、加載圖片
2018-09-04 21:03:58
原创 數據處理--圖片壓縮
一、壓縮圖片原理 壓縮圖片 顏色是256（0-255）種顏色 從中抽取16（4*4）種顏色 然後將圖片上的所有顏色向這16種顏色上去靠 在保存的時候會將這16中顏色抽取出來 保存時圖片就會被壓縮。 1） 2） 3） 二、加載圖片
2018-09-04 21:03:58
原创 Python基礎--文件操作(OS)
一、操作方式 1）讀 注意：光標會以文本開始讀取 1、以文本讀取讀 1、絕對路徑讀取 f = open('/home/pyrookie/temp.txt',mode='r',encoding='utf-8') content = f.re
2018-09-04 21:03:58
原创 數據分析--模型選擇流程
分析小麥數據時的模型選擇 一、模型總結 1）分類問題 1、knn 缺點： 時間複雜度 空間複雜度高 優點： 實現簡單，易於理解 總結：適合樣本最小，分類邊界不明顯的情況 2、邏輯迴歸 優點： 分類時計算量非常小，速度很快，存
2018-09-04 21:03:57
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原创 Python基礎--深淺拷貝
python中的copy 一、變量傳遞 l1 = [1,2,3] l2 = l1 l1.append('a') print(l1,id(l1)) print(l2,id(l2)) [1, 2, 3, 'a'] 1397980388870
2018-09-04 21:03:57
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原创 Python基礎--集合
集合 集合是可變的數據類型 元素必須是不可變的數據類型 特徵： 無序、不重複 一、創建 1）正確方式 set1 = set({1,2,3,4}) print(set1) 2）錯誤方式 set2 = {1,2,3,[2,3],{'na
2018-09-04 21:03:57
原创 Python高級--支持向量機SVM
一、支持向量機原理 1）支持向量機基本概念 Support Vector Machine 支持向量機，其含義是通過支持向量運算的分類器。 其中“機”的意思是機器，可以理解爲分類器。 那麼什麼是支持向量呢？在求解的過程中，會發現只根據部分
2018-08-22 03:57:05
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原创 Python基礎--字典的操作
一、數據類型劃分 1）不可變數據類型 不可變數據類型又稱不可哈希 - 字符串 - 布爾值 - 數字 - 元祖 2）可變數據類型 可變數據類型又稱可哈希 - 列表 - 字典 - 集合 字典的key必須是不
2018-08-22 03:56:09
原创 Python高級--樸素貝葉斯
一、貝葉斯 1）貝葉斯原理 公式中，事件Bi的概率爲P(Bi)，事件Bi已發生條件下事件A的概率爲P(A│Bi)，事件A發生條件下事件Bi的概率爲P(Bi│A)。 2）貝葉斯解決的問題 實例一: 我們想預測北京的冬天某一天下雪,當
2018-08-21 11:43:10
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原创 K近鄰值（KNN）小麥種類預測 預測年收入是否大於50K美元 癌症預測
知識點梳理： 小麥種類預測： 打亂分離集和結果集，源碼辦法 年收入預測： 樣本字符串轉數字 癌症預測： 打亂分離集和結果集自帶函數，樣本數據歸一化 文章中數據下載 一、小麥種類預測 1）處理數據 1、導入數據 sampl
2018-08-21 00:13:13
原创 Python高級--K-近鄰算法（KNN）
文中數據下載 K nearest neighbour K-近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定。 缺點：時間複雜度高、空間複雜度高。 適用數據範圍：數值
2018-08-21 00:13:13
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原创 Python高級--matplotlib畫圖
Matplotlib官方文檔 一、Matplotlib基礎 下面的測試數據下載 Matplotlib中的基本圖表包括的元素 1） x軸和y軸 axis 水平和垂直的軸線 2）軸標籤 axisLabel 水平和垂直的軸標籤 3）x軸
2018-08-21 00:13:13
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