python算法

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：谦睿科技教育 PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分，它被广泛地应用到几百种实际场景中，极大地便利人们的工作和生活。 随着近年来的发展，人工智能促进企业的发展，这该归功于底层编程语言核心的改进。 随着人工智能的蓬勃发展和编程语言的持续改进，对高效、熟练的程序员和工程师的需求激增。每种编程语言都有自己的独特之处。目的不同，对语言的要求也会不同。 接下来，介绍python编程语言，一起看下： Python Python是有史以来最强大的编程语言。——Pau Dubois Python诞生于1991年。据一项民意调查显示，超过57%的开发人员更愿意选择Python，而不是C++作为开发人工智能解决方案的编程语言。Python易于学习，为程序员和数据科学家们提供了一个更轻松地进入人工智能开发世界的入口。 Python是一个关于程序员需要多少自由的实验。太多的自由，会导致没有人能读懂别人的代码；太少的自由，会伤害到语言的表现力。——Guido van Rossum 使用Python，你不仅可以获得优秀的社区支持和大量的库，还可以享受编程语言提供的灵活性

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 　　唐宇迪，计算机专业博士，网易云课堂人工智能认证行家，51CTO学院讲师，CSDN博客专家、讲师。拥有多年人工智能领域培训经验，带领课程研发团队累计开发AI课程60余门，覆盖当下人工智能热门领域 　　该书结合了机器学习、数据分析和 Python 语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共 20 章，大致分为 4 个部分。第一部分介绍了 Python 的工具包，包括科学计算库 Numpy、数据分析库 Pandas、可视化库 Matplotlib；第 2 部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第 3 部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第 4 部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。 该书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。 该书的推荐学习路线图： 《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第1 章--机器学习概念、入门环境 1.1机器学习的应用领域： 2、机器学习流程： 一般来说，机器学习流程大致分为以下几步： 　　 第①步：数据收集与预处理 。例如，新闻中会掺杂很多特殊字符和广告等无关因素，要先把这些剔除掉。除此之外，可能还会用到对文章进行分词

概要 ： 基本语法 输出格式、 变量 、注释 数据类型 Numbers (数字)、String (字符串)、List (列表)、Tuple(元组)、Cictionary(字典) 及各个数据类型的常用方法和内置函数 、多维数组等 数据操作 切片操作 、回文算法 基本语法 - 输出格式 ： Python的输出语法和Swift 的输出一样 1 # 输出 2 print("Hello Python") 注释 ： Python中单行注释采用 # 开头。 python中多行注释使用三个单引号 ''' 或三个双引号 """ 变量 ： Python中的变量不需要声明，变量的赋值操作既是变量声明和定义的过程。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建 Python允许你同时为多个变量赋值, 也可以为多个对象指定多个变量。例如： 1 a = b = c = 1 2 3 # 多变量赋值 4 a, b, c = 1, 2, "jun" 标准数据类型 有五个标准的数据类型： Numbers (数字) String (字符串) List (列表) Tuple(元组) Cictionary(字典) Number（数字） Number 是不可被改变的数据类型, 当你指定一个值时， Number 对象就会被创建 Python 支持四种不同的数值类型： int （有符号整型） long （长整型

如今，许多人尝试用计算机创作乐器，普遍方法是随机生成一段音乐，和现有曲子的相似度进行打分，一个分值范围内算通过。我也这么做？不，这样做效率低下，随机生成几千首只有一首通过，计算速度也十分低下（超级电脑不说），筛选出的曲子也不一定好听。 我用什么方法呢？今天，我们要了解许多令人发指的乐理，以及计算令人发指的乐理公式。准备好笔纸了么？今天，就让我，带您进入美妙复杂的音乐殿堂吧！ 乐理的代码： 废话不多说，先来讲讲“音程”： 音程及其算法： 看着玄乎，其实是最简单，它表示两音之间的“距离，其基本单位称为度。在mido中，以“半音”为基本单位，接下来，我都采用半音计数。 1：**小二度** 2：**大二度**/减三度 3：**小三度**/增二度 4：**大三度**/减四度 5：**纯四度**/增三度 6：**增四度**/减五度 7：**纯五度**/减六度 8：**小六度**/增五度 9：**大六度**/减七度 10：**小七度**/增六度 11：**大七度** （**单位：****半音**） 除了四度和五度（八度不算） ，度按减小大增来计算，没有基准。但，一般“大度”为最佳选择。不信可以尝试下，是大三度好听，还是小三度好听。除四度以外，只有理论上的增减，不会说增三度，只说纯四度。因此，只需做11个函数就行了。比如说小二度： def sd_two(low=None,high=None):

分享 知识要点： lubridate包拆解时间 | POSIXlt 利用决策树分类，利用随机森林预测 利用对数进行fit，和exp函数还原 训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据，分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量，10000多行数据。 https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand 首先看一下官方给出的数据，一共两个表格，都是2011-2012年的数据，区别是Test文件是每个月的日期都是全的，但是没有注册用户和随意用户。而Train文件是每个月只有1-20天，但有两类用户的数量。 求解：补全Train文件里21-30号的用户数量。评价标准是预测与真实数量的比较。 1.png 首先加载文件和包 library(lubridate) library(randomForest) library(readr) setwd("E:") data<-read_csv("train.csv") head(data) 这里我就遇到坑了，用r语言缺省的read.csv死活读不出来正确的文件格式，换成xlsx更惨，所有时间都变成43045这样的怪数字。本来之前试过as.Date可以正确转换，但这次因为有时分秒，就只能用时间戳，但结果也不行。 最后是下载了"readr"包，用read_csv语句，顺利解读。

决策树是一种流行的有监督学习方法。决策树的优势在于其既可以用于回归，也可以用于分类，不需要特征缩放，而且具有比较好的可解释性，容易将决策树可视化。可视化的决策树不仅是理解你的模型的好办法，也是向其他人介绍你的模型的运作机制的有利工具。因此掌握决策树可视化的方法对于数据分析工作者来说非常重要。 机器学习相关教程： TensorFlow实战 | 机器学习基础 | 深入浅出Flask | Python基础 在这个教程里，我们将学习以下内容： 如何使用scikit-learn训练一个决策树模型 如何使用Matplotlib将决策树可视化 如何使用Graphviz将决策树可视化 如何将随机森林或决策树包中的单个决策树可视化 教程的代码可以从 这里 下载。现在让我们开始吧。 1、用scikit-learn训练决策树模型 为了可视化决策树，我们首先需要用scikit-learn训练出一个决策树模型。 首先导入必要的Python库： import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn

Python数据预处理：机器学习、人工智能通用技术 白宁超 2018年12月24日17:28:26 摘要： 大数据技术与我们日常生活越来越紧密，要做大数据，首要解决数据问题。原始数据存在大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据建模的执行效率，甚至可能导致模型结果的偏差，因此要数据预处。数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取、数据清理、数据集成、数据处理、数据变换、数据降维等处理后，不仅提高了数据质量，而且更好的提升算法模型性能。数据预处理在数据挖掘、自然语言处理、机器学习、深度学习算法中起着重要的作用。（ 本文原创，转载必须注明出处 .） 1 什么是数据预处理 数据预处理简而言之就是将 原始数据 装进一个 预处理的黑匣子 之后，产生出 高质量数据 用来适应相关技术或者算法模型。为了大家更明确的了解数据预处理，我们举个新闻分类的例子： 将原始的数据直接进行分类模型训练，分类器准确率和召回率都比较低。因为我们原始数据存在很多干扰项，比如 的 , 是 等这些所谓停用词特征对分类起的作用不大，很难达到工程应用。 我们将原始数据放假预处理黑匣子后，会自动过滤掉干扰数据，并且还会按照规约的方法体现每个词特征的重要性，然后将词特征压缩变换在数值型矩阵中，再通过分类器就会取得不错的效果，可以进行工程应用。 总结 ：数据预处理前的数据存在不完整、偏态、噪声、特征比重、特征维度、缺失值

1.机器学习概论 1.python基础的准备 本课程拟采用Python做为机器算法应用的实现语言，所以请确保: 1）安装好Python开发环境， PyCharm 或 Anaconda等都可以，按个人习惯喜好。 2）基本库的安装，如numpy、pandas、scipy、matplotlib 3）具备一定的Python编程技能，如果不熟悉，可选择一个教程进行学习，Python简单好上手，资源也很丰富。 菜鸟教程 Python 3 教程 http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html 廖雪峰的官方网站 Python3 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400 2.本周视频学习内容： https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=1 1）P4 Python基础 2）P1 机器学习概论 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及较多的数学知识，我们不做太多理论上的要求，如果有听不懂的地方，不要放弃，看一遍就有个印象。通过观看视频，大家对课程有个总体的认识。 建议大家边看边做笔记，记录要点及所在时间点，以便有必要的时候回看。学习笔记也是作业的一部分。 3.作业要求： 1）贴上Python环境及pip list截图，了解一下大家的准备情况

Python自带的unittest已经很简单易用了，不过我一直不喜欢的是它的命令行输出，格式显得有点乱。而我比较喜欢的是gtest的命令行输出格式，用不同的颜色进行标识，整齐划一，非常明了。于是，我扩展一下Python的unittest模块，让它也能输出和gtest一样好看的命令行结果。 首先，我们先来看看unittest默认的命令行输出结果。这里，我先随便写两个测试案例，让其中一个通过，另外一个不通过，然后查看一下测试结果。 import unitest class FooTest(unittest.TestCase): def setUp(self): self.a = 1 def testPass(self): self.a = self.a + 1 self.assertEqual( 2 , self.a) def testFail(self): self.a = self.a + 1 self.assertEqual( 3 , self.a) main函数，调用unittest自己的TextTestRunner： if __name__ == ' __main__ ' : unittest.main() 输出的结果： 有点凌乱（当然，可能你并不觉得），好的，接下来开始实现一个自定义的TestRunner，让unittest输出和gtest一样，使用不同的颜色。

机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到： 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。 机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据的内在规律，并应用这个规律来预测新数据，如图19-1所示。 图19-1 在项目中实践机器学习 端到端地解决机器学习的问题是非常重要的。可以学习机器学习的知识，可以实践机器学习的某个方面，但是只有针对某一个问题，从问题定义开始到模型部署为止，通过实践机器学习的各个方面，才能真正掌握并应用机器学习来解决实际问题。 在部署一个项目时，全程参与到项目中可以更加深入地思考如何使用模型，以及勇于尝试用机器学习解决问题的各个方面，而不仅仅是参与到自己感兴趣或擅长的方面。一个很好的实践机器学习项目的方法是，使用从 UCI机器学习仓库（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html） 获取的数据集开启一个机器学习项目。如果从一个数据集开始实践机器学习