学习目标：了解字符串的定义，学会使用复杂的字符串来建立一系列的变量。学会命名有意义的变量名
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统
前几天BAT齐聚深圳，机器学习、人工智能成了热门话题。有人问我，机器学习这么逆天，怎么不用来学习学习“自己”（指机器学习本身）呢？ 别急，今天介绍两个研究，都是分析“自己”的： 一个是对招聘网站上数据分析工具出现的数量进行统计分析，得出数据分析软件的热门排名； 一个是对54000篇关于机器学习的论文的摘要进行文本分析，得出机器学习领域中排名前10 的研究主题 1. Python的热度已经远超R和SAS 《R for SAS and SPSS Users》的作者Bob Muenchun，近日在他的个人
在当今数字化时代，文本数据处理已经成为各行业中不可或缺的一环。无论是社交媒体上的评论、新闻报道还是科学研究中的论文，文本数据无处不在。Python作为一门强大的编程语言，在文本处理领域有着广泛的应用。本文将深入探讨Python中文本处理的基础知识，并通过实际代码演示，带领读者从理论到实践，掌握文本处理的核心技能。
上面的图是论文中的结果图，最终画出来的图片和这个是有差异的，水平有限，我一般用R画完图后，都会用AI进行修改。
因此，用线性分类器这种方法来满足大多数情况下的分类，因为他只需要训练 W 和 b 参数，一旦训练好了，就可以把训练集给扔了，并且也不用与每一个训练集进行比较，只要做一些简单的矩阵相乘相加就行。
#玩转大数据#利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维
下面部分引用自https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/79500003
for i in range(1,10)在python2和python3中都可以使用，但是要生成1-10的列表，就需要用list(range(1,10))
类似于java的for…each方法，任何可迭代对象都可以作用于 for循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件（即 Iterable类型的对象），就可以使用 for循环。
sklearn.svm.SVC 参数说明 经常用到sklearn中的SVC函数，这里把文档中的参数翻译了一些，以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。 sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf', degree=3, gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=20
一套稳健的代码体系，必须能够包容所有可能出现的错误情况并做出针对性处理，要想达到这个目标，务必要对异常捕获与容错处理有深入的了解和认识。 秉着初学者入门探索的心态，接下来的两篇我会陆续跟大家分享R语言与Python中所涉及到的主要异常捕获与容错处理机制。今天先分享异常及其捕获手段，下一篇会综合实战应用讲解如何在循环中绕过异常或者跳出循环。 R语言中的异常函数主要涉及两个： tryCatch： try: tryCatch函数拥有类似Python中的try/expect那样相对完整的容错处理机制。一个完整的t
发现之前写R-CNN系列的文章，侧重于结构设计层面的，比较零散，我写一个侧重于从R-CNN到Mask R-CNN设计思路是如何演变的，对R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask R-CNN四篇巨作有一个宏观上的认知，R-CNN系列的思维跃迁堪称科研教科书，希望大家能从中得到一些如何做研究的启发。
小菜看了SPPNet这篇论文之后，也是参考了前人的博客，结合自己的一些观点写了这篇论文总结。 这里参考的连接如下： [http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/50865183] 论文： 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html 这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。我们知道在现有的CNN中，对于结构已经确定的网络，需要输入一张固定大小的图片，比如224*224、32*32、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候，需要经过裁剪，或者缩放等一系列操作，这样往往会降低识别检测的精度，于是paper提出了“空间金字塔池化”方法，这个算法的牛逼之处，在于使得我们构建的网络，可以输入任意大小的图片，不需要经过裁剪缩放等操作，只要你喜欢，任意大小的图片都可以。不仅如此，这个算法用了以后，精度也会有所提高，总之一句话：牛逼哄哄。
RCNN-> SPP net -> Fast RCNN -> Faster RCNN
第1~10题 1、一行代码实现1--100之和 >>> sum(range(1,101)) 5050 >>> 2、如何在一个函数内部修改全局变量 a= 3 def func(): global a a = 4 func() print(a) #4 3、列出5个python标准库 os：提供了不少与操作系统相关联的函数 sys: 通常用于命令行参数 re: 正则匹配 math: 数学运算 datetime:处理日期时间 4、字典如何删除键和合并两个字典 #删除 >>> di
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前面两个小节具体介绍了Hard Margin SVM算法的思想，并将这种思想转换为数学中的最优化问题。这一小节：
前言 “这就是阅读。即将新软件安装到大脑里的过程。” 就我个人而言，我从视频和在线教程中所学到的始终没有从书本中学到的多。 了解机器学习和数据科学很容易。目前有许多开放课程，你可以马上就开始学习。但是，获得更深入的学习需要额外的努力。例如：你可能会很快了解随机森林如何运作，但了解其背后的逻辑需要额外的努力。 质疑的信心来自于阅读。有些人很容易接受现状。另一方面，一些好奇的人则会反思“为什么不能这样做呢？”就是在这种情况下，人们开始尝试用新的方式完成任务。几乎每个我在美国管理协会（AMA）遇到的数据科学家，都
在上一次教程中，我们介绍了把观测值凝聚成子组的常见聚类方法。其中包括了常见聚类分析的一般步骤以及层次聚类和划分聚类的常见方法。而机器学习领域中也包含许多可用于分类的方法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。本次教程的内容则主要介绍决策树、随机森林、支持向量机这三部分内容，它们都属于有监督机器学习领域。有监督机器学习基于一组包含预测变量值和输出变量值的样本单元，将全部数据分为一个训练集和一个验证集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。这个过程中对训练集和验证集的划分尤其重要，因为任何分类技术都会最大化给定数据的预测效果。用训练集建立模型并测试模型会使得模型的有效性被过分夸大，而用单独的验证集来测试基于训练集得到的模型则可使得估计更准确、更切合实际。得到一个有效的预测模型后，就可以预测那些只知道预测变量值的样本单元对应的输出值了。
鸢尾花(Iris)数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一。它由三种不同品种的鸢尾花的测量数据组成：山鸢尾(setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)。 在这篇文章中，我们将使用Markdown代码格式详细介绍鸢尾花数据集的基本信息以及如何加载和探索这个数据集。
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作，要求构建一个适合他们需求的持向量机回归模型。
比 0 小很多，比如我希望它小于等于-1，这就相当于在支持向量机中嵌入了一个额外的安全因子。或者说安全的间距因子。
在计算机还没被发明之前，人们通过「电传打字机」（Teletype Model 33）来打印文字，每秒可以打印 10 个字符。然而，该机器存在一个问题：在打完一行换行的时候，要用去 0.2 秒，正好可以打两个字符，如果在这 0.2 秒里，又有新的字符传过来，那么该字符将会丢失。
PEP原文 ： https://www.python.org/dev/peps/pep-3105
这篇 PEP 是关于在 Python 3 中把 print 改为函数，发布时间是 2006 年。我学 Python 时用的是 3，相信大多数读者也是如此，但是这篇东西还没有完全过时。
Java面试题刚发完，后台又有很多Python程序员问，要不要分享一份Python面试题，所以今天刚好分享这份Python面试题，大部分题目属于巩固基础的Python的题目，希望对你有帮助！
机器学习之SVM支持向量机（一）中我们介绍了SVM损失函数、最大间隔分类、为什么SVM能形成最大间隔分类器、核函数、SVM中Gaussian Kernel的使用知识点。上文我们从Logistic Regression损失函数中推出SVM损失函数，本篇文章我们将更加直观的分析得到SVM损失函数、如何求解SVM对偶问题、如何解决outliers点，并且最终利用sklearn实现SVM。
毋庸置疑，Python是用于数据分析的最佳编程语言，因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中，Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇，在上篇给大家带来了Python的发展历程( 为什么说Python是数据科学的发动机(一)发展历程 )。下篇将给大家介绍Python中的一些重要工具。 主讲人： Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨
本集目录为： 一、简化版SMO算法 二、LIBSVM包 1.简介 2.数据格式 3.安装 4.简单的使用方法 三、题外话 上一集介绍了SMO的算法原理，本集是《分类战车SVM》系列的最后一个，介绍如何用代码实现，给出了简化版的SMO代码，以及LIBSVM的使用方法。 前面6集可以在微信公众号“数说工作室”（搜不到就搜微信号“shushuojun”）中回复“SVM1”（开题话）、“SVM2”（线性分类）、“SVM3”（最大间隔分类器）、“SVM4”（拉格朗日对偶问题）、“SVM5”（核函数）
本文介绍基于Python语言的netCDF4库，读取.nc格式的数据文件，并提取指定维（时间、经度与纬度）下的变量数据的方法。
分类战车SVM （附录：用Python做SVM模型） 回复“SVM”查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题（原来这么简单！） 第五话：核函数（哦，这太神奇了！） 第六话：SMO算法（像Smoke一样简单！） 附录：用Python做SVM模型 转载请注明来源 ---- 本集目录为： 一、简化版SMO算法 二、LIBSVM包 1.简介 2.数据格式 3.安装 4.简单的使用方法 三、题外话 上一集介绍了SMO的算法原理，本
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029
前言 如果你还在纠结：学数据科学到底用 python 还是 R 好？现在我的回答是：大可不必。现在两者的变量可以相互调用了。你可以用 R 做数据处理（tidyverse），可视化（ggplot2），用
# 正则模块 """ 1、用于实现正则表达式功能 """ 主要方法 # 引用模块 import re # 查找所有，返回值是列表，将所有匹配的内容放入列表 # 格式re.findall(''要查找的内容, '在哪个字符串中查找') r1 = re.findall('abc', 'abcsssabcjjjabc') print(r1) # 查找第一个，找到后结束，返回一个对象包括位置和匹配的字符串 # 通过group打印匹配内容 r2 = re.search('abc', 'abcsssabcjjjab
Python3 中有六个标准的数据类型：Number（数值）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元组）、Sets（集合）、Dictionary（字典）。
此方法相当于 Linux 系统下的diff，或者是 git 下的 checkout
python中的变量 变量：将运算的中间结果暂存到内存中，方便后续程序调用。 变量的命名规则： 1、变量名由字母、数字、下划线组成。 2、变量名可以用字母、下划线开头，但是不能以数字开头。 3、变量名是区分大小写的。 4、变量名不能使用关键字。 5、变量名最好不要用中文或者拼音。 6、变量名最好起的要有意义，具有描述性。 7、变量名最好不要太长。 8、变量名最好使用驼峰命名法或者下划线命名法。
机器学习实战 - 读书笔记(06) – SVM支持向量机 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第6章：SVM 支持向量机。 支持向量机不是很好被理解，主要是因为里面涉及到了许多数学知识，需要慢慢地理解。我也是通过看别人的博客理解SVM的。 推荐大家看看on2way的SVM系列： 解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础 解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列（四）：SVM非
于是，今天我们就来看看大于小于应该怎么来判断。为了实现我们今天的目标，有两个前置知识需要掌握，一个是Python自带的operator模块，另一个是偏函数。
你是否想使用python进行机器学习但却难以入门？ 在这篇教程中，你将用Python完成你的第一个机器学习项目。 在以下的教程中，你将学到： 下载并安装Python SciPy，为Python中的机器学习安装最有用的软件包。 使用统计摘要和数据可视化加载数据集并了解其结构。 创建6个机器学习模型，并挑选出最佳模型以确保准确性。 本教程为决心使用python进行机器学习的新手做一个讲解。 让我们开始吧！ 2017/01 更新：更新后反映了版本0.18中的scikit- learn API的变化。
根据IEEE此前的一项调查，Python已成为最受开发者欢迎的语言之一。由于其对于技术小白天然友好的特性，以及不断更新的新功能。Python越来越受到国内外开发者的喜爱。越来越多被用于独立、大型项目的开发开始使用Python。
2.获取用户名跟密码，如果用户名是：root 密码是：root 提示正确登录，否则登录失败
文本摘要是自然语言处理(NLP)的一项任务，其目的是生成源文本的简明摘要。不像摘录摘要，摘要不仅仅简单地从源文本复制重要的短语，还要提出新的相关短语，这可以被视为释义。摘要在不同的领域产生了大量的应用，从书籍和文献，科学和研发，金融研究和法律文件分析。
1、面向对象介绍： 世界万物，皆可分类 世界万物，皆为对象 只要是对象，就肯定属于某种类 只要是对象，就肯定有属性 2、 面向对象的几个特性： class类： 一个类即对一类拥有相同属性的对象的抽象，
常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/11/21 18:48 # @Author : mixiu26 class Role(object): n=123 # 类变量 def __init__(self,name,role,weapon,life_value = 100,money = 15000): # 类执行前先执行__init()__方法 # __init__() ----- >> 数据初始化:用于数据初始化赋值 self --- >> 相当于java中的this . this.name = name的意思,谁调用构造,self就相当于是谁 # ----- >> 构造函数 # ----- >> 在创建对象时完成数据初始化. self.name = name # ---- >> 成员变量 ---- >> 静态属性 self.role = role self.weapon = weapon # self.life_value = life_value self.__life_value = life_value # 将成员变量设置为私有属性,对外提供公共访问方法,在变量前加上双下划线即可 self.money = money def shot(self): # ----- >> 类的方法 ---- >> 动态属性 print("shotting..........") def __got_shot(self): # 成员方法私有,对外提供公共访问方法function() # 在本类中可修改私有成员属性值 self.__life_value -= 20 print("%s 被打中了....." %self.name) def buy_gun(self,gun_name): print("%s just bought %s" %(self.name, gun_name)) # 对外提供公共访问方法 def show(self): print("%s生命值仅剩: %s" % (self.name,self.__life_value)) def function(self): self.__got_shot() # 析构函数 ---- >> 在实例释放,准备销毁时候执行,通常用于一些收尾处理,关闭内存空间,关闭数据库连接,关闭打开的临时文件 # 格式: def __del__(self): # def __del__(self): # 实例释放时自动执行,不接收任何参数: # print("%s 实例释放: " % self.name) r1 = Role('mixiu26','police','AK46') # 创建角色 ---- >> 实例化 ---- >> 初始化类 ---- >> 创建对象 # # 实例化: ---- >> 把一个类变成一个具体对象的过程,称为实例化 r2 = Role('hzh31','terrorlist','B22') # ---- >> 实例变量,作用域是实例本身 --- >>Role的实例 # r1.buy_gun('AK46') # r2.buy_gun('B22') # r1.got_shot() AttributeError: 'Role' object has no attribute 'got_shot' # r2.got_shot() AttributeError: 'Role' object has no attribute 'got_shot' r1.function() r2.function() r1.show() r2.show() # print(r1.self.__life_value) AttributeError: 'Role' object has no attribute 'self' # ---- >> 其实就相当于在栈中申请了空间,其实相当于在__iniy()__方法中申请了空间 r2, 然后Role(),其实就是相当与在堆内存开辟了一个空间 # ---- >> Role就相当于对数据进行初始化,name = null ,role = null,weapon = null, 其实还有方法区的初始化,然后Role中的方法区就有一个内存地址 # ---- >> Role()时就
笔者上一篇博客 《如何在命令行中显示五彩斑斓的“黑”》，讲到了任何编程都可以在命令行终端打印彩色字体和彩色背景的文字，以及一些简单文本格式（粗体，下划线，闪烁，反转背景色，隐藏），并给出了 python 语言的实现。为了让前端开发的同学也能快速使用这一功能，在自己的项目中输出漂亮的日志，笔者用 js 重写了一遍，并发布到 github 和 npm 。读者可以到 github 查看源码，项目地址：https://github.com/kenblikylee/colorconsole，也可以直接 npm 安装使用。
\(A\)是矩阵 \(x_i\) 是单位特征向量 \(\lambda_i\)是特征值 \(\Lambda\) 是矩阵特征值
之所以在这里写下python爬虫常见面试题及解答，一是用作笔记，方便日后回忆；二是给自己一个和大家交流的机会，互相学习、进步，希望不正之处大家能给予指正；三是我也是互联网寒潮下岗的那批人之一，为了找工作而做准备。
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