为了照顾基础阶段的读者,本文带来的是偷学Python第四天,分支结构的学习。其他内容将在近期更新完毕。本文目录如下:
都知道线性回归模型要求解权重向量w,最传统的做法就是使用最小二乘法。根据在scikit-learn的文档,模型sklearn.linear_model.LinearRegression,使用的就是最小二乘法(least squares ):
线性代数简称线代,不过,却是个不怎么现代、相反历史非常悠久的数学分支。至少出现了一千五百年,至今仍在肆虐小学奥数班的鸡兔同笼问题,就是一款典型的线代问题。
true_fn和false_fn都返回输出张量的列表。true_fn和false_fn必须具有相同的非零数和输出类型。 警告:在true_fn和false_fn之外创建的任何张量或操作都将执行,而不管在运行时选择了哪个分支。
导读 为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题,小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载 上一期学习了Python的基本运算和表达式,相信大家都已经熟悉啦,我们这一期就来学习Pyth
循环之break,continue,pass break:无条件结束整个循环,简称死循环。 continue:无条件结束本次循环,进入下一次循环
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中,一共有三种流程方式: 顺序 —— 从上向下,顺
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中,一共有三种流程方式: 顺序 —— 从上向下,顺序执
>>>print 3<3, 3<=3 # <, 小于; <=, 小于等于
昨天放了第三篇的参考答案,仅供参考,想要学的更深入一些可以自己看一些算法类的书籍或者文章,应该会更系统和专业。
轴的概念 :轴是NumPy模块里的axis,指定某个axis就是沿着axis做相关操作
if是判断条件成立该执行那个代码块, else 则是不成立则执行那个代码块 语法如下:
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
如果在程序中我们需要重复的执行某条或某些指令,例如用程序控制机器人踢足球,如果机器人持球而且还没有进入射门范围,那么我们就要一直发出让机器人向球门方向奔跑的指令。当然你可能已经注意到了,刚才的描述中其实不仅仅有需要重复的动作,还有我们上一个章节讲到的分支结构。再举一个简单的例子,比如在我们的程序中要实现每隔1秒中在屏幕上打印一个"hello, world"这样的字符串并持续一个小时,我们肯定不能够将print('hello, world')这句代码写上3600遍,如果真的需要这样做那么我们的工作就太无聊了。因此,我们需要循环结构,使用循环结构我们就可以轻松的控制某件事或者某些事重复、重复、再重复的发生。在Python中构造循环结构有两种做法,一种是for-in循环,一种是while循环。
通过前几篇内容的介绍,相信大家都顺序、选择结构已经有深入的了解了。今天我们开始学习循环结构,这样Python的三种形式顺序、选择和循环就可以灵活运用。下面我们来学习循环。
简介 在这篇文章中,我将向大家演示怎样向一个通用计算器一样解析并计算一个四则运算表达式。当我们结束的时候,我们将得到一个可以处理诸如 1+2*-(-3+2)/5.6+3样式的表达式的计算器了。当然,你也可以将它拓展的更为强大。 我本意是想提供一个简单有趣的课程来讲解 语法分析 和 正规语法(编译原理内容)。同时,介绍一下PlyPlus,这是一个我断断续续改进了好几年的语法解析 接口。作为这个课程的附加产物,我们最后会得到完全可替代eval()的一个安全的四则运算器。 如果你想在自家的电脑上试试本文中给的例子
特征工程是从现有特征创建新特征的过程,通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性能非常重要。尽管当数据科学家将特定的领域知识应用特定的转换时,特征工程效果最好,但有一些方法可以以自动化的方式完成,而无需先验领域知识。
目前,课程已更新到21课,通读下来,其中更详细的展开 Python 常用数据结构、分支循环、面向对象编程及函数相关的基础及应用,值得一看。配套视频链接后台回复 Python语言基础视频 可获得原作者分享链接。
因此,大家在编写程序时,应该尽量养成习惯:除非需求的特殊要求,否则 循环 的计数都从 0 开始
来源:Deephub Imba本文约1800字,建议阅读8分钟本文我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法。 特征工程是从现有特征创建新特征的过程,通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性能非常重要。尽管当数据科学家将特定的领域知识应用特定的转换时,特征工程效果最好,但有一些方法可以以自动化的方式完成,而无需先验领域知识。 在本文中,我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法:深度特征合成 (D
摘要: 原创出处 www.bysocket.com 「泥瓦匠BYSocket 」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
在高效网络上(特别是移动端),网络必须在有限的计算能力中达到最优的精度。目前很多论文研究着 轻量级架构设计和速度-精度的权衡。
现在的爬虫越来越难了,不再和之前的那样,随便抓个包就可以找到相关的 url ,然后 post 一下或者 get 一下数据就出来了。还有一个可能就是可能你以前用来学习的爬虫网站太简单了,还没有看见过那些猛的。上两周我就想弄弄知乎登陆,参数的加密算是把 js 代码扣出来了,但是只能在浏览器上运行,一换到 Python 执行就各种报错,你不会 JavaScript 就什么都调不了,所以二话不说,开启了新的大陆。那就开始吧!
在 SciPy 稀疏矩阵中,有着 2 个经常被混为一谈的方法:toarray() 方法以及 todense() 方法。事实上,我在才开始接触 SciPy 稀疏矩阵的时候也曾经把这 2 个方法之间画上等号。但是,两者之间还是存在着很大的不同,具体有哪些不同之处我们就首先从返回值类型开始说明。
导读 为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题,小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载 上一期学习了Python程序的基本控制流程,相信大家都已经熟悉啦,我们这一期就来学习Pyth
ASCII编码: 1字节(bytes) = 8位(bit) 一个英文字符占一个字节,
一般while和do..while的用法比较好理解,for循环这个死循环的用法,我表示之前好像没什么印象~
python是在1989年吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)为打发圣诞夜时间而开发的一门脚本程序,作为ABC语言的一种继承。python拥有简单易学、开发效率高、拥有可移植性等多个优点,已经成为世界上最受欢迎的程序语言之一。
位运算符是将操作数(二进制形式)执行逐位运算, bin()可用于获取整数的二进制运算
从机器学习学python(四)——numpy矩阵基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、numpy中matrix 和 array的区别 Numpymatrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那
在讲诉条件语句之前,需要先补充语句块的知识。语句块并非一种语句,它是在条件为真时执行一次或执行多次的一组语句,在代码前放置空格缩进即可创建语句块。它类似于C、C++、Java等语言的大括号({ })来表示一个语句块的开始和结束。
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
如果对深度学习有所了解的小伙伴们想必都知道,深度学习需要使用强大的服务器、加速嵌入式平台(如NVIDIA的Jetson)来运行深度学习算法,然而这也同样意味着不菲的开支。 那么问题来了,如果你想你想用
在之前的 《前端进阶》系列的学习笔记中已经讲到过不少跟字符串处理相关的内容。但是我们的主要学习的都是如何进行对字符串做一些初步的分析。我们这里就来一起学一些边缘里面的稍微高级一点的字符串处理,就是使用 LL 算法构建 AST。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句
二者唯一的不同在于后者用len变量将字符串s的长度保存了,在条件判断时直接将i与len比较。
我们在写程序的时候,一定会遇到需要重复执行某条或某些指令的场景。例如用程序控制机器人踢足球,如果机器人持球而且还没有进入射门范围,那么我们就要一直发出让机器人向球门方向移动的指令。在这个场景中,让机器人向球门方向移动就是一个需要重复的动作,当然这里还会用到上一课讲的分支结构来判断机器人是否持球以及是否进入射门范围。再举一个简单的例子,如果要实现每隔1秒中在屏幕上打印一次“hello, world”并持续打印一个小时,我们肯定不能够直接把print('hello, world')这句代码写3600遍,这里同样需要循环结构。
。也就是说,在代码实现的过程中,虽然我们实现的一个函数可能带有很多个变量,但是可以用偏函数的形式把其中一些不需要拆分和变化的变量转变为固有变量。比较典型的两个例子是计算偏导数和多进程优化。虽然大部分支持自动微分的框架都有相应的支持偏导数的接口,多进程操作中也可以指定额外的args,但是这些自带的方法在形式上都是比较tricky的,感觉并不如使用偏函数优雅和简洁。这里我们主要介绍python中可能会用到的偏函数功能--partial。
Go语言中的流程控制主要有if和for,还有简化代码和降低重复性的switch和goto。
架构这个词,英文是architecture,牛津词典对其解释为the design and structure of a computer system。所以,这个词体现的是设计和结构,也就是说,是一个抽象机器或通用模型概念上的描述,而不是一个真实机器的实现。这就好比一辆手动挡车,无论是前轮驱动还是后轮驱动,它的油门总是在右,离合器在左。这里,油门和离合器的位置就相当于架构,前轮还是后轮驱动是具体实现。所以,相同的架构,实现未必相同。
Python中的分支结构和循环结构是编写程序时常用的控制结构。在Python中,分支结构通过if、elif和else关键字来实现条件判断。在使用if语句时,程序会根据条件表达式的真假执行相应的代码块。
本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节主要介绍算法时间复杂度的三种不同程度:最坏时间复杂度、最优时间复杂度以及平均时间复杂度,并且介绍几种时间复杂度的基本计算规则。
布朗运动的数学模型(也称为随机游动)也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动, 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
short、int、long、char、float、double 这六个关键字代表C 语言里的六种基本数据类型。
机器学习是实现人工智能的一种途径,它和数据开掘有一定的相似性,也是一门多领域交叉学科,触及概率论、核算学、逼近论、凸剖析、核算复杂性理论等多门学科。对比于数据开掘从大数据之间找互相特性而言,机器学习愈加注重算法的设计,让核算机可以白动地从数据中“学习”规则,并利用规则对不知道数据进行猜测。因为学习算法触及了很多的核算学理论,与核算揣度联络尤为严密。
第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
作为程序员的我们,在编写程序时,尽量养成习惯:除非需求的特殊要求,否则 循环 的计数都从 0 开始
本章节主要说明Python的运算符。举个简单的例子 **4 + 5 = 9** 。 例子中,**4** 和 **5** 被称为**操作数**,"**+**" 称为运算符。
项目链接:https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
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