提交 cfcfe544 编写于 作者: W wizardforcel

2019-12-05 21:24:59

上级 65054b9a
......@@ -6,7 +6,7 @@ Python 内置了对[字符串](https://pythonbasics.org/strings/)替换的支持
可以使用字符串对象调用`str.replace(old, new)`方法。 本文演示了替换方法。
并非所有的编程语言都具有标准的字符串替换功能。 Python 具有许多现成的功能
并非所有的编程语言都具有标准的字符串替换函数。 Python 具有许多现成的函数
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监督学习的基础是称为培训数据的数据和一组培训示例。
带标签的训练集具有预测其他对象上未知标签的功能
带标签的训练集具有预测其他对象上未知标签的特征
它有两种类型:
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因此,知道了这一点,就可以快速恢复六种机器学习算法。
* **线性回归** & **线性分类器**:如果有最简单的算法,应该使用这些算法。 当您具有成千上万的功能并需要提供不错的质量时,可以使用它。
* **线性回归** & **线性分类器**:如果有最简单的算法,应该使用这些算法。 当您具有成千上万的特征并需要提供不错的质量时,可以使用它。
比这些更好的算法可能会过拟合,而回归和分类器将确保大量功能
比这些更好的算法可能会过拟合,而回归和分类器将确保大量特征
* **Logistic 回归**:执行二进制分类,因此标签输出为二进制。 它采用特征的线性组合,并对其应用非线性函数。 这是非线性分类器最简单的算法。
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* **K-均值**:如果您的目标是根据对象的特征分配标签,但是您没有任何标签,则称为聚类任务,该算法可以实现这一任务。 但是,有多种聚类方法具有不同的优缺点,应该首先考虑一下。
* **主成分分析(PCA)**:当您具有广泛的功能,彼此之间高度相关并且模型很容易适合大量数据时,可以应用它。 该算法在减少信息损失最小的情况下很好地减少了维数。
* **主成分分析(PCA)**:当您具有广泛的特征,彼此之间高度相关并且模型很容易适合大量数据时,可以应用它。 该算法在减少信息损失最小的情况下很好地减少了维数。
* **神经网络**:每个特定任务都有许多不同的体系结构或一系列层/组件。 在处理图像时,神经网络是理想的选择。 他们的训练需要巨大的计算复杂性,但却提出了算法的新时代。
\ No newline at end of file
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### 什么是 Scikit-Learn
Sсіkіt-lеаrn( **sklearn** )是一种由 PüthоnSüіn 所制造的新型产品。 这是用于 d 和 t d 的所有数据的简单明了的功能。 因为它是使用 BSD 所必需的,所以无论是出于商业目的还是出于商业目的,都可以使用它。
Sсіkіt-lеаrn(**sklearn**)是一种免费使用的机器学习模块。 这是用于数据分析和机器学习的简有效的工具。 因为它在 BSD 协议下发布,所以无论是出于商业目的还是出于商业目的,都可以使用它。
在 scikit-learn 中,用户可以查询诸如 médélsеlte,nclustering,рrерrоsssing 和 mare 之类的过分不同的类别。 该模块是实现完整的手段。
在 scikit-learn 中,用户可以执行不同类别的多种任务,例如模型选择,聚类,预处理和更多。 该模块提供了实现完整的手段。
### 为什么要学习 Scikit?
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在深入探讨之前,您需要知道 CSV 或逗号分隔的值是呈现机器学习数据的最常用格式。 在机器学习数据的 CSV 文件中,您需要了解一些零件和功能。 这些包括:
* **CSV 文件标题**:CSV 文件中的标题用于将名称或标签自动分配给数据集的每一列。 如果您的文件没有标题,则必须手动命名属性。
* **注释**:当一行以井号()开头时,您可以在 CSV 文件中标识注释。 根据您选择的加载机器学习数据的方法,您将不得不确定是否要显示这些注释,以及如何识别它们。
* **注释**:当一行以井号(# )开头时,您可以在 CSV 文件中标识注释。 根据您选择的加载机器学习数据的方法,您将不得不确定是否要显示这些注释,以及如何识别它们。
* **定界符**:定界符分隔字段中的多个值,并用逗号(,)表示。 制表符(\ t)是可以使用的另一个定界符,但是必须明确指定它。
* **引号**:如果文件中的字段值包含空格,则通常会用引号引起来,并且表示该值的符号为双引号。 如果选择使用字符,则需要在文件中指定。
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......@@ -20,9 +20,9 @@
**由于使用示例数据,因此请首先收集数据。** 像一组苹果和桔子的图像,并记下了特征。
**功能可用于区分两个类别**。 特征是一种属性,例如颜色,形状或重量。 它可以表示为数值。
**特征可用于区分两个类别**。 特征是一种属性,例如颜色,形状或重量。 它可以表示为数值。
关键任务之一是从训练数据中获得良好的功能。 写下每个图像的类别。 类别是类,对于苹果,您可以选择 0 类,对于橘子,您可以采用 1 类。
关键任务之一是从训练数据中获得良好的特征。 写下每个图像的类别。 类别是类,对于苹果,您可以选择 0 类,对于橘子,您可以采用 1 类。
您可以根据需要设置任意多个类,但是在此示例中,我们将使用 2 个类(苹果和橘子)。
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......@@ -17,14 +17,14 @@
然后,您使用回归算法。
假设您要根据功能预测房价。 收集数据是
的第一步。 功能可能是房间数量,以 m ^ 2 为单位的面积,邻里质量等。
假设您要根据特征预测房价。 收集数据是
的第一步。 特征可能是房间数量,以 m ^ 2 为单位的面积,邻里质量等。
![linear regression training data](img/79a66fc75d419b006ca2189da2f75d08.jpg)
### 示例
写下功能:#area_m2。
写下特征:# area_m2。
对于我们的示例代码,如下所示。
```py
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......@@ -37,9 +37,9 @@
算法将其处理为:
> 决策树具有对象,而对象具有语句。
> 每个语句都有功能
> 功能是对象的属性。
> 算法会研究此过程,直到完成每个语句和每个功能
> 每个语句都有特征
> 特征是对象的属性。
> 算法会研究此过程,直到完成每个语句和每个特征
要以编程语言使用决策树,请执行以下步骤:
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......@@ -4,7 +4,7 @@
数据是无限的。 数据科学家每天都要处理!
有时我们有数据,我们有功能,我们想尝试预测会发生什么。
有时我们有数据,我们有特征,我们想尝试预测会发生什么。
为此,数据科学家将这些数据放入机器学习中以创建模型。
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......@@ -34,7 +34,7 @@ OpenCV 意味着“开放源代码计算机视觉”,它是一个最初用 C++
听起来确实对人脸检测准确。 OpenCV 可以使用机器学习算法在图片中搜索人脸。
但是这个过程很棘手,因为面孔很复杂。 必须匹配成千上万的小图案和功能
但是这个过程很棘手,因为面孔很复杂。 必须匹配成千上万的小图案和特征
![opencv python](img/de39095660d68731ea5870a862a1f418.jpg)
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......@@ -2,7 +2,7 @@
> 原文: [https://pythonbasics.org/random-numbers/](https://pythonbasics.org/random-numbers/)
名为`random`的模块可用于在 Python 中生成随机数。 要使用模块,您需要输入`import module`。 这会将所有功能加载到模块内部。
名为`random`的模块可用于在 Python 中生成随机数。 要使用模块,您需要输入`import module`。 这会将所有函数加载到模块内部。
请记住,带有随机模块的随机数是伪随机数。 对于大多数程序来说,这很好。
......@@ -19,7 +19,7 @@ import random
```
这个模块有几个功能,最重要的一个就是命名为`random()``random()`函数生成介于 0 和 1 之间的浮点数 `[0.0, 1.0]`
这个模块有几个函数,最重要的一个就是命名为`random()``random()`函数生成介于 0 和 1 之间的浮点数 `[0.0, 1.0]`
随机模块具有伪随机数生成器,这意味着它们并不是真正的随机数。
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......@@ -10,7 +10,7 @@
## 示例
如果指定了参数,则输入功能会提示文本。 该功能从键盘读取输入,将其转换为字符串并删除换行符(`Enter`)。
如果指定了参数,则输入函数会提示文本。 该函数从键盘读取输入,将其转换为字符串并删除换行符(`Enter`)。
输入以下脚本并进行尝试(另存为`key.py`
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......@@ -35,7 +35,7 @@ def hello_world():
创建路由时可以使用参数。 参数可以是这样的字符串(文本):`/product/cookie`
这将具有以下路由和功能
这将具有以下路由和函数
```py
@app.route('/product/<name>')
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......@@ -14,7 +14,7 @@
在下面的练习中,我们将对列表的每个项目重复执行操作。
第一个循环将为列表的每个项目重复打印功能
第一个循环将为列表的每个项目重复打印函数
第二个循环将对列表`num`的每个元素进行计算并打印结果。
在下面输入代码并运行程序。
......
......@@ -54,7 +54,7 @@ print(x)
首先,列表使用`x.sort()`排序。
然后将其提供给功能`reversed()`,该函数以列表作为参数。 但是,该函数不会返回列表对象,而是返回迭代器。 方法`list()`转换`reversed()`的输出,并将其转换为列表对象。
然后将其提供给函数`reversed()`,该函数以列表作为参数。 但是,该函数不会返回列表对象,而是返回迭代器。 方法`list()`转换`reversed()`的输出,并将其转换为列表对象。
![sort list](img/f33baba9840d1f4a7c43d5bb70282c8e.jpg)
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......@@ -10,7 +10,7 @@
如果您是第一次编程,那么 Python 是一个不错的选择。 开始使用后,您会发现 Python 友好且易于学习,具有大量的应用程序并且是开源的。
它具有多种编程示例和面向对象的功能编程。
它具有多种编程示例和面向对象编程。
Python 被描述为一种解释型和动态编程语言,重点在于代码的可读性。 比 Java 或 C++ 具有更少的编码步骤。
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......@@ -25,7 +25,7 @@ slice = pizza[0:2]
Python 从零开始而不是从 1 开始对字符串和列表元素编号。
在这种情况下,我们从比萨饼列表中获取了一个切片,将输出存储到新变量中。如果需要,可以将其直接传递给打印功能
在这种情况下,我们从比萨饼列表中获取了一个切片,将输出存储到新变量中。如果需要,可以将其直接传递给打印函数
### 列表切片
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......@@ -53,7 +53,7 @@ print(balance)
请尝试以下练习:
1. 添加功能减少量以更改变量余额
1. 添加函数`subAmount`以更改变量余额
2. 创建带有局部变量的函数
[下载示例](https://gum.co/dcsp)
\ No newline at end of file
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Python 可以使用模块`time`获得系统时间。`time`属于标准库。 您可以通过输入`import time`加载此模块。
时间模块具有各种与时间相关的功能。 并非所有功能都存在于所有操作系统上。
时间模块具有各种与时间相关的函数。 并非所有函数都存在于所有操作系统上。
时间模块从 1970 年 1 月 1 日开始。
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......@@ -4,7 +4,7 @@
`pip`是 Python 的软件包管理器。 您可以使用它来安装模块。 有时系统在商店中有两个版本的`pip`,您需要版本 3(最新版本)。
模块就是代码:以功能或对象的形式。 您可以将此包含在程序中并以此为基础。 您可以将其视为用于构建项目的预制部件。
模块就是代码:以函数或对象的形式。 您可以将此包含在程序中并以此为基础。 您可以将其视为用于构建项目的预制部件。
PyPI 是 Python 软件包的索引,用于存储 Python 的所有正式模块。
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......@@ -4,11 +4,11 @@
在本教程中学习 **Python 装饰器**
使用装饰器向现有功能添加功能。 这称为元编程。
使用装饰器向现有函数添加功能。 这称为元编程。
一个函数可以将一个函数作为参数(要修饰的函数),并返回带或不带扩展名的相同函数。
扩展功能有时非常有用,我们将在本文稍后展示真实的示例。
扩展函数有时非常有用,我们将在本文稍后展示真实的示例。
......@@ -65,13 +65,13 @@ obj = hello(name)
函数`name()`由函数`hello()`装饰。
它将功能包装在另一个功能中。
它将函数包装在另一个函数中。
![python decorator](img/57fb7912dc28c38162a13f0cba302365.jpg)
### 示例 2
可以通过包装功能来扩展它们。
可以通过包装函数来扩展它们。
```py
def who():
......@@ -128,7 +128,7 @@ obj = hello(name)
### 参数
参数可以与装饰器一起使用。 如果您有一个打印总和`a + b`功能,例如
参数可以与装饰器一起使用。 如果您有一个打印总和`a + b`函数,例如
```py
def sumab(a,b):
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......@@ -10,7 +10,7 @@ Tk 中的框架可让您组织和分组小部件。 它像一个容器一样工
### Tkinter 框架按钮
下面的 Tkinter 程序演示了框架的使用。 它包括带有回调功能的按钮。 框架可以有填充。
下面的 Tkinter 程序演示了框架的使用。 它包括带有回调函数的按钮。 框架可以有填充。
```py
from tkinter import *
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