作者：chen_h微信號&QQ：862251340微信公眾號：coderpai（一）機器學習中的集成學習入門（二）bagging方法（三）使用Python進行交易的隨機森林算法（四）Python中隨機森林的實現與解釋（五）如何用Python從頭開始實現Bagging算法決策樹是一種簡單而強大的預測建模技術，但它們存在高方差。這意味著在給定不同的訓練數據的情況下，樹可以得到非常不同的結果。為了使決策樹更加健壯并實現更好性能，我們會采用集成學習方法，其中一種是
系統 2019-09-27 17:49:29 1628
本文章面向有一定基礎的python學習者，使用Pygame包開發一款簡單的游戲首先打開命令行，使用PyPI下載Pygame包（輸入命令pipinstallpygame）打開python編輯器（vs，IDLE，或其他），再引入包定義一些需要用到的數據先使用pygame包創建一個游戲窗口，然后使用循環將窗口展示出來，運行會出現下圖現在定義一個可操控的小球類Player，draw()方法可以使它展示在屏幕上，update()方法讓小球跟隨鼠標移動類似的，定義不可
系統 2019-09-27 17:49:28 1628
列表列表是內建的數據結構，用來存儲一系列元素。列表與字符串相同點：都支持索引（[]運算符）、切片（[:]）、拼接（+）、重復（*）、成員（in運算符）、長度（len()函數）和循環（for）操作。不同點：列表使用[]生成，元素之間用逗號分離，字符串使用成對引號生成；列表可以包含多種類型的對象，字符串只能是字符；列表的內容是可變的，字符串一旦生成就不可變。列表的可變性可以對列表中的任意元素進行重新賦值，如：lst[0]=‘a’可以通過切片操作對子列表進行賦值
系統 2019-09-27 17:49:26 1628
importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdig=datasets.load_digits()#讀入sklearn內置數據print(
系統 2019-09-27 17:49:24 1628
使用字符串第二次世界大戰促使了現代電子計算機的誕生，當初的想法很簡單，就是用計算機來計算導彈的彈道，因此在計算機剛剛誕生的那個年代，計算機處理的信息主要是數值，而世界上的第一臺電子計算機ENIAC每秒鐘能夠完成約5000次浮點運算。隨著時間的推移，雖然對數值運算仍然是計算機日常工作中最為重要的事情之一，但是今天的計算機處理得更多的數據都是以文本信息的方式存在的，而Python表示文本信息的方式我們在很早以前就說過了，那就是字符串類型。所謂字符串，就是由零個
系統 2019-09-27 17:49:21 1628
ccs的優點：css相對xpath語法比xpath簡潔，定位速度比xpath快css的缺點：css不支持用邏輯運算符來定位，而xpath支持。css定位語法形式多樣，相對xpath比較難記。css定位建議多用，這個定位方式很強大，定位速度快且準確度高。至于難記，用熟了就好了，對勤快的人來說，這不是問題。CSS_selector常用符號：#表示id.表示class>表示子元素，層級1.通過id屬性定位：find_element_by_css_selector
系統 2019-09-27 17:49:19 1628
劍指offer：從上到下打印二叉樹題目描述從上往下打印出二叉樹的每個節點，同層節點從左至右打印。結果：[8,6,10,5,7,9,11]解題思路典型的使用隊列的題目。每從隊列頭部獲取一個節點，就將該節點的左右子節點存入隊列的尾部。如此往復，直至隊列為空。代碼#coding:utf-8classSolution:#從上往下打印出二叉樹的每個節點，同層節點從左至右打印defPrintFromTopToBottom(self,root):array=[]resu
系統 2019-09-27 17:49:17 1628
單例模式單例模式（SingletonPattern）是一種常用的軟件設計模式，該模式的主要目的是確保某一個類只有一個實例存在。當你希望在整個系統中，某個類只能出現一個實例時，單例對象就能派上用場。比如，某個服務器程序的配置信息存放在一個文件中，客戶端通過一個AppConfig的類來讀取配置文件的信息。如果在程序運行期間，有很多地方都需要使用配置文件的內容，也就是說，很多地方都需要創建AppConfig對象的實例，這就導致系統中存在多個AppConfig的實
系統 2019-09-27 17:49:13 1628
如題，后續繼續優化importcsv#構建表頭headers=["id","user_name","age","country"]#內容列表rows=[("001","dana",18,"china"),("002","tom",22,"arimecan"),("003","jack",45,"hk")]#新建csv文檔，默認是自動換行的，所以要newline=""withopen("csv01.csv","w",newline='')asf:f_csv=
系統 2019-09-27 17:49:07 1628
本文實例講述了Python利用神經網絡解決非線性回歸問題。分享給大家供大家參考，具體如下：問題描述現在我們通常使用神經網絡進行分類，但是有時我們也會進行回歸分析。如本文的問題：我們知道一個生物體內的原始有毒物質的量，然后對這個生物體進行治療，向其體內注射一個物質，過一段時間后重新測量這個生物體內有毒物質量的多少。因此，問題中有兩個輸入，都是標量數據，分別為有毒物質的量和注射物質的量，一個輸出，也就是注射治療物質后一段時間生物體的有毒物質的量。數據如下圖：其
系統 2019-09-27 17:48:59 1628
