手寫代碼實(shí)現(xiàn)基于信息熵劃分的決策樹算法文章目錄手寫代碼實(shí)現(xiàn)基于信息熵劃分的決策樹算法1.簡介2.算法實(shí)現(xiàn)思路3.代碼如下參考1.簡介閱讀本文需要以下背景知識：-掌握周志華《西瓜書》第四章決策樹原理-Python3.0基礎(chǔ)語法及數(shù)據(jù)類型及操作不了解決策樹請點(diǎn)擊下面鏈接西瓜書第四章決策樹學(xué)習(xí)筆記本文是基于信息熵準(zhǔn)則進(jìn)行劃分選擇的決策樹算法的手寫實(shí)現(xiàn)，不使用現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)包。算法流程見《西瓜書》第四章第一節(jié)。數(shù)據(jù)集使用西瓜數(shù)據(jù)集3.0（數(shù)據(jù)集在代碼中不需要另外下
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:01 2034
set集合無序可變由不同元素組成其元素必須為可哈希的類型（通俗來說不可變類型）集合的兩種定義方式使用{}Eg：{1,2,3,4,5}使用set(可迭代類型)函數(shù)Eg：set("hello")*使用frozenset()函數(shù)創(chuàng)建不可變集合基本函數(shù)s=set("hello")"""添加一個元素到集合中"""s.add('b')"""使用可迭代對象更新集合"""s.update([1,2,3,4])"""清空集合"""s.clear()"""拷貝集合（淺拷貝）返
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:08 2034
首先看一下來自Wolfram的定義馬爾可夫鏈?zhǔn)请S機(jī)變量{X_t}的集合（t貫穿0,1,...），給定當(dāng)前的狀態(tài)，未來與過去條件獨(dú)立。Wikipedia的定義更清楚一點(diǎn)兒...馬爾可夫鏈?zhǔn)蔷哂旭R爾可夫性質(zhì)的隨機(jī)過程...[這意味著]狀態(tài)改變是概率性的，未來的狀態(tài)僅僅依賴當(dāng)前的狀態(tài)。馬爾可夫鏈具有多種用途，現(xiàn)在讓我看一下如何用它生產(chǎn)看起來像模像樣的胡言亂語。算法如下,找一個作為語料庫的文本，語料庫用于選擇接下來的轉(zhuǎn)換。從文本中兩個連續(xù)的單詞開始，最后的兩個單詞
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:12 2034
本文實(shí)例講述了Python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)之基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。分享給大家供大家參考，具體如下：前言相比于PHP，Python同樣也是腳本解析語言，所以在使用Python的時候，變量和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相對于編譯語言來說都會簡單許多，但是Python相比于PHP來說，變量類型的定義會比較嚴(yán)格：string->int的轉(zhuǎn)換沒有PHP那么方便。但這也讓程序穩(wěn)定性有所提升，例如和客戶端交互的時候，數(shù)據(jù)庫取出來的數(shù)字int和緩存取出來的數(shù)字(默認(rèn)是string)需要手動進(jìn)行轉(zhuǎn)換(否則會有
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:52 2034
原文鏈接：https://blog.csdn.net/hanxia159357/article/details/81530361轉(zhuǎn)載鏈接：https://blog.csdn.net/hanxia159357/article/details/81530361本文完成程序及測試數(shù)據(jù)集詳細(xì)見：https://github.com/HanXia001/k-means-python3-本文主要內(nèi)容：1.k-means解決的問題；2.k-means原理介紹；3.k-m
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:12 2034
第一招：蛇打七寸：定位瓶頸首先，第一步是定位瓶頸。舉個簡單的栗子，一個函數(shù)可以從1秒優(yōu)化到到0.9秒，另一個函數(shù)可以從1分鐘優(yōu)化到30秒，如果要花的代價相同，而且時間限制只能搞定一個，搞哪個？根據(jù)短板原理，當(dāng)然選第二個啦。一個有經(jīng)驗(yàn)的程序員在這里一定會遲疑一下，等等？函數(shù)？這么說，還要考慮調(diào)用次數(shù)？如果第一個函數(shù)在整個程序中需要被調(diào)用100000次，第二個函數(shù)在整個程序中被調(diào)用1次，這個就不一定了。舉這個栗子，是想說明，程序的瓶頸有的時候不一定一眼能看出來
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:04 2034
python多線程效率在一臺8核的CentOS上，用python2.7.6程序執(zhí)行一段CPU密集型的程序。importtimedeffun(n):#CPU密集型的程序while(n>0):n-=1start_time=time.time()fun(10000000)print('{}s'.format(time.time()-start_time))#測量程序執(zhí)行時間測量三次程序的執(zhí)行時間，平均時間為0.968370994秒。這就是一個線程執(zhí)行一次fun(
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:58 2034
12.324DjangoORM常用字段1.id=models.AutoField(primary_key=True)：int自增列，必須填入?yún)?shù)primary_key=True。當(dāng)model中如果沒有自增列，則自動會創(chuàng)建一個列名為id的列。2.IntegerField：一個整數(shù)類型,范圍在-2147483648to21474836473.name=models.CharField(max_length=32):varchar字符類型，必須提供max_len
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:07 2034
協(xié)同過濾在用戶――物品（user-item）的數(shù)據(jù)關(guān)系下很容易收集到一些偏好信息（preference），比如評分。利用這些分散的偏好信息，基于其背后可能存在的關(guān)聯(lián)性，來為用戶推薦物品的方法，便是協(xié)同過濾，或稱協(xié)作型過濾（collaborativefiltering）。這種過濾算法的有效性基礎(chǔ)在于：用戶的偏好具有相似性，即用戶是可分類的。這種分類的特征越明顯，推薦的準(zhǔn)確率就越高物品之間是存在關(guān)系的，即偏好某一物品的任何人，都很可能也同時偏好另一件物品不同環(huán)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:39 2034
說起計算機(jī)中的時間，還有一些比較有意思的事，比如我們經(jīng)常聽到的Unix時間戳，UTC時間，格林威治時間等，從表示上來講他們基本屬于同一個東西，因?yàn)樗麄兊臅r間表示都是從1970年.1月.1日開始到現(xiàn)在的秒數(shù)，到這有人就有問題了，為毛是從這個時間點(diǎn)開始的呢？因?yàn)檫@天呀發(fā)生了一件大事，UNIX操作系統(tǒng)誕生了，這UNIX誕生可有來歷，他是一個歪果仁利用老婆孩子外出度假的時間來完成的，我假設(shè)大家了解操作系統(tǒng)的復(fù)雜性，那么我們預(yù)估他老婆要外出幾年才能完成UNIX系統(tǒng)的
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:39 2034
