本文实例讲述了决策树剪枝算法的python实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象，树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值，而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，如果有多个输出，可以分别建立独立的决策树以处理不同的输出。ID3算法:ID3算法是决策树的一种
系统 2019-09-27 17:52:43 2170
什么是粒子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)。由J.Kennedy和R.C.Eberhart等人于1995年提出。其属于进化算法的一种，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，其通过适应度来评价解的品质。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。求解过程PSO通过模拟鸟群的捕食行为完成最优解的求取。假设一群鸟在一个空间捕捉食物
系统 2019-09-27 17:52:21 2170
功能：为已存在的函数或对象添加额外的功能原则：不改变源代码为其添加功能不改变函数的调用方式方法：装饰器=高阶函数+嵌套函数（高阶函数：一个函数可以作为参数传递给另外一个函数，或者，一个函数的返回值是一个函数，即函数的入口地址）函数名作为参数传递给装饰器（@decorator_name）装饰函数返回函数名（函数地址）注意：默认情况下，装饰器会修改名字和文档说明，但是可以使用functools中的@wraps()解决。@wraps接受一个函数来进行装饰，并加入
系统 2019-09-27 17:51:46 2170
Python之父再发文：构建一个PEG解析器image花下猫语：Python之父在Medium上开了博客，现在写了两篇文章，本文是第二篇的译文。前一篇的译文在此，宣布了将要用PEG解析器来替换当前的pgen解析器。本文主要介绍了构建一个PEG解析器的大体思路，并介绍了一些基本的语法规则。根据Python之父的描述，这个PEG解析器还是一个很笼统的实验品，而他也预告了，将会在以后的系列文章中丰富这个解析器。阅读这篇文章就像在读一篇教程，虽然很难看懂，但是感觉
系统 2019-09-27 17:51:22 2170
作者：伏草惟存来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.htmlPython的几个自然语言处理工具1.NLTK:NLTK在用Python处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了WordNet这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。2.Pattern:Pattern的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-SpeechTagger)，N元搜索(n-gramsearc
系统 2019-09-27 17:51:09 2170
本文原创并首发于公众号【Python猫】，未经授权，请勿转载。原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/XzCqoCvcpFJt4A-E4WMqaA（一）最近，我突然想到一个问题：相比其它语言，有哪些概念或习惯叫法是Python特有的？在朋友圈提出这个问题后，我得到最多的回复是——Pythonic。这个回复一点都不意外，名字中自带Python的，当然是特有的啦，与它相似的，还有Pythonista。这两个词是啥意思呢？Python圈内
系统 2019-09-27 17:50:45 2170
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中；字典值可以没有限制地取任何python对象，既可以是标准的对象，也可以是用户定义的；但键不行，如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组（列表这样的可变类型不能作为键）。一、字典的创建、访问：dict={'Name':'Zara',
系统 2019-09-27 17:50:44 2170
使用诸如Lock、RLock、Semphore之类的锁原语时，必须多加小心，锁的错误使用很容易导致死锁或相互竞争。依赖锁的代码应该保证当出现异常时可以正常的释放锁。典型代码如下：try:lock.acquire()#关键部分...finally:lock.release()另外，所有种类的锁还支持上下文管理协议（写起来更简洁）：with语句自动获取锁，并且在控制流离开上下文时自动释放锁。withlock:#关键部分...此外，编写代码时一般应该避免同时获取
系统 2019-09-27 17:50:41 2170
作者：LogM本文原载于https://segmentfault.com/u/logm/articles，不允许转载~1.源码来源TextRank4ZH源码：https://github.com/letiantian/TextRank4ZH.git本文对应的源码版本：committedon3Jul2018,fb1339620818a0b0c16f5613ebf54153faa41636TextRank论文地址：https://www.aclweb.org/
系统 2019-09-27 17:50:38 2170
随机森林算法python实现瞎BB代码导入数据切分训练集测试集找到最有用的几个属性根据上面的代码更改属性参数组合遍历找最优随机森林样本数据瞎BB1.实现根据样本数据（用眼距离distance、最长持续用眼时长duration、总用眼时长total_time、户外运动时长outdoor、用眼角度angle、健康环境光照用眼比例proportion）判别是否需要近视预警2.样本实在太少，结果还行，原理都是一样的代码导入数据importpandaspatient
系统 2019-09-27 17:50:08 2170
一、安装一般使用cmd安装就可以手动安装通过下载方式django官方网站：https://www.djangoproject.com/python官方仓库：https://pypi.python.org/pypi/Django二、配置使用1、通过cmd新建一个项目，我是在桌面新建上面命令会在桌面新建pythonDjango文件夹,在里面会生成如下图两个文件manage.py：命令行工具，可以用多种方式与该django项目进行交互；在pythonDjango
系统 2019-09-27 17:49:45 2170
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 2170
回顾在前面的系列章节中，我们创建了一个数据库并且学着用用户和邮件来填充，但是到现在我们还没能够植入到我们的程序中。两章之前，我们已经看到怎么去创建网络表单并且留下了一个实现完全的登陆表单。在这篇文章中，我们将基于我门所学的网络表单和数据库来构建并实现我们自己的用户登录系统。教程的最后我们小程序会实现新用户注册，登陆和退出的功能。为了能跟上这章节，你需要前一章节最后部分，我们留下的微博程序。请确保你的程序已经正确安装和运行。在前面的章节，我们开始配置我们将要
系统 2019-09-27 17:48:59 2170
本文实例讲述了Python基础学习之时间转换函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下：前言python的时间格式分为多种，几种格式之间的转换方法时常是我们遇到的而且是经常忘记的点，python不像php，时间字符串和datetime是一起的，只需要strtotime和date函数就可以相互转化。虽然网上已经有很多python时间转换的文章，但是由于作者本人经常做海外业务，需要各种时区之间的转换，所以这篇文章会对按时区转换各种时间格式做一个总结。转换方法图示
系统 2019-09-27 17:48:48 2170
目录Python并发编程06/同步/异步调用/异步调用+回调函数1.如何看源码2.昨日回顾3.阻塞、同步调用、异步调用3.1概念3.2异步调用3.3同步调用3.4异步如何取结果4.异步调用+回调函数4.1浏览器工作原理4.2什么叫爬虫4.3异步调用+回调函数Python并发编程06/同步/异步调用/异步调用+回调函数1.如何看源码2.昨日回顾#1.递归锁：RLock，同一把锁，引用一次计数+1，释放一次计数-1，只要计数不为零，其他线程就抢不到，能解决死锁
系统 2019-09-27 17:47:25 2170
