原创 Python序列中元素的訪問方式(三)Python.numpy數組元素的訪問、切片與索引

  Python序列中元素的訪問方式(一)Python字符串元素的訪問、切片與索引 Python序列中元素的訪問方式(二)Python列表元素的訪問、切片與索引 Python序列中元素的訪問方式(三)Python.numpy數組元素的訪問

原创 TP真陽性, FP假陽性, FN假陰性, TN真陰性

看着簡單,但每次一用就暈,總結一下。   TP、True Positive   真陽性:預測爲正,實際也爲正 FP、False Positive  假陽性:預測爲正,實際爲負 FN、False Negative 假陰性:預測與負、實際爲正

原创 Python.Numpy極簡入門

Numpy庫一直在用,但從沒有去了解過numpy到底是個什麼東西,屬於知其然但不知其所以然的境界,雖然也沒什麼大礙,但今天看到某本書裏有介紹,看了一下,覺得還不錯,可以算是個簡單入門吧,所以依照書上的框架複述一遍,寫了這篇博文。 目錄 1

原创 Python輸出函數print()總結(python print())

 python版本:python3.5.1 ; IDE:pycharm2017.2 目錄 一、print()函數概述 二、變量的輸出 三、數據的格式化輸出 3.1 %字符 3.2 最小字段寬度和精度 3.3 轉換標誌 3.4 格式字符歸納

原创 Python輸入函數input()的總結與相應拓展(python input()、 python3 input())

目錄 一、正常形式 二、運用異常處理結構 三、接收多個數據 四、利用eval()函數 Python3裏面輸入函數是input(),該函數將所有的輸入都當做string來處理,但是實際運用中,需要各種類型的數據,需要進行轉換,且在轉換過程中

原创 Word2Vec博文整理

最近在各個網站上看了一些word2vec的博文,整理出來,方面大家觀看。 word2vec包括Skip-Gram和CBOW。 我主要看的是skip-gram,因爲學習“網絡表示學習”的需要。   首先適合看:一文詳解 Word2vec 之

原创 分類問題的幾個評價指標(Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1)

    四個基本概念   TP、True Positive   真陽性:預測爲正,實際也爲正 FP、False Positive  假陽性:預測爲正,實際爲負 FN、False Negative 假陰性:預測與負、實際爲正 TN、True

原创 利用Python讀取和修改Excel文件(包括xls文件和xlsx文件)——基於xlrd、xlwt和openpyxl模塊

  本文介紹一下使用Python對Excel文件的基本操作,包括使用xlrd模塊讀取excel文件,使用xlwt模塊將數據寫入excel文件,使用openpyxl模塊讀取寫入和修改excel文件。   目錄 1、使用xlrd模塊對xls文

原创 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing)和MinHash介紹與實例

在實際應用中,我們所面對的數據是海量的,並且有着很高的維度。在對數據的各種操作中,查詢操作是最常見的一種,這裏的查詢是指輸入一個數據,查找與其相似的數據,那麼怎樣快速地從海量高維數據中,找到與某個數據最相似的數據,成爲了一個難點和問題。

原创 算法設計基於Python(001)—【遞歸】折線分割平面問題

    題目是這樣的:求n條折線分割平面的最大數目。比如下圖,一條折線分割成2部分,兩條折線分割成7部分。    在解這道題目之前,先要了解下,直線分割平面的問題。(n條直線,最多可以把平面分爲多少個區域。)    我們假定n條直線分割的