这是一篇机器学习岗位的笔试题，题目大概就是：给定了数据特征和数据标签(二分类)，使用机器学习算法对数据进行分类，并优化两个重要的参数，计算AUC指标，画出参数优化和AUC指标变化图。本文选择的是SVM(支持向量机)来实现这一过程，SVM是非常强大、灵活的有监督学习的算法，既可以用于分类，也可以用于回归。实现过程：1.导入需要的包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommp
系统 2019-09-27 17:56:06 2185
单行注释：一般#后面跟一个空格#说明文字多行注释：（块注释）"""ddss"""关于代码规范Python官方提供有一系列PEP（PythonEnhancementProposals）文档其中第8篇文档专门针对Python的代码格式给出了建议，也就是俗称的PEP8文档地址：https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/谷歌有对应的中文文档：http://zh-google-styleguide.readthedocs.io
系统 2019-09-27 17:52:58 2185
本文实例讲述了python匿名函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下：匿名函数特点：1.只能有一个表达式2.不用return，默认return结果3.不需要名字，防止函数名重复4.是对象，可赋值给一个变量经典例子>>>map(lambdax:x*x,[2,4,8,9])[4,16,64,81]python匿名函数lambda格式：lambda参数（可以有默认值）:表达式#无参>>>lambda:'helloword!'at0x10d32f578>>>>h
系统 2019-09-27 17:51:45 2185
在读取dict的key和value时，如果key不存在，就会触发KeyError错误，如：t={'a':'1','b':'2','c':'3',}print(t['d'])就会出现：KeyError:'d'第一种解决方法首先测试key是否存在，然后才进行下一步操作，如：t={'a':'1','b':'2','c':'3',}if'd'int:print(t['d'])else:print('notexist')第二种解决方法利用dict内置的get(key
系统 2019-09-27 17:37:43 2185
Sometimeswehaveneedtointeractwithanapplication,forexamplebymarkingpointsinanimage,oryouneedtoannotationsometrainingdata.PyLabcomeswithasimplefunctionginput()thelet'syoudojustthat.Here'sashortexample.fromPILimportImagefrompylabimpo
系统 2019-09-27 17:57:02 2184
1python中的数据类型:数字（整数型int,浮点数型float,布尔型bool,复数complex），字符串，元组(只读列表，只能查询，不可更改)，集合，列表，字典可变数据类型：列表list[]、字典dict{}数据发生改变，但内存地址不变不可变数据类型：整型int、字符串str’'、元组tuple（）当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址也会改变2有一段python的编码程序如下：urllib.quote(line.decode(
系统 2019-09-27 17:56:47 2184
面系那个对象开发原则.高内聚.低耦合软件设计中通常用耦合度和内聚度作为衡量模块独立程度的标准。划分摸块的一个准则就是高内聚低耦合。这是软件工程中的概念,是判断设计好坏的标准，主要是面向OO的设计，主要是看类的内聚性是否高，偶合度是否低.每一个类完成特定的独立的功能，这个就是高内聚。耦合就是类之间的互相调用关系，如果耦合很强，互相牵扯调用很多，那么会牵一发而动全身，不利于维护和扩展。类之间的设置应该要低耦合,但是每个类应该要高内聚.耦合是类之间相互依赖的尺度
系统 2019-09-27 17:56:27 2184
Python自动生成代码-通过tkinter图形化操作并生成代码框架背景脚本代码Demo_CodeGenerator.pydisplay.pyFileHandler.py:脚本运行结果：脚本代码目录背景在写代码过程中，如果有频繁重复性的编码操作，或者可以Reuse的各类代码，可以通过Python写一个脚本，自动生成这类代码，就不用每次手写、或者copy了。比如新建固定的代码框架、添加一些既定的软件逻辑，通讯协议、消息模板等等，再编写一套代码时，或者一个Fu
系统 2019-09-27 17:54:24 2184
最近有个需求，用多线程比较合适，但是我需要每个线程的返回值，这就需要我在threading.Thread的基础上进行封装importthreadingclassMyThread(threading.Thread):def__init__(self,func,args=()):super(MyThread,self).__init__()self.func=funcself.args=argsdefrun(self):self.result=self.fun
系统 2019-09-27 17:53:22 2184
原文链接：https://www.tinymind.cn/competitions/48（▲由Python大本营付费下载自视觉中国）作者|ayuliao出自|hackpython（ID：hackpython）简介Flask是Python中有名的轻量级同步web框架，在一些开发中，可能会遇到需要长时间处理的任务，此时就需要使用异步的方式来实现，让长时间任务在后台运行，先将本次请求的响应状态返回给前端，不让前端界面「卡顿」，当异步任务处理好后，如果需要返回状态
系统 2019-09-27 17:53:21 2184
无聊统计了下列表去重到底有多少种方法。下面小编给大家总结一下，具体内容详情如下；开发中对数组、列表去重是非常常见的需求，对一个list中的id进行去重，有下面几种方法，前面两种方法不能保证顺序，后面两种方法可以保持原来的顺序。下面的代码都在Python3下测试通过，Python2下请自行测试1.使用set的特型，python的set和其他语言类似,是一个无序不重复元素集orgList=[1,0,3,7,7,5]#list()方法是把字符串str或元组转成数
系统 2019-09-27 17:53:06 2184
原文链接：https://blog.csdn.net/swinfans/article/details/86501555简介Json模块主要用来进行Python对象的序列化和反序列化。该模块中常用的方法有以下四个：json.dump将Python对象序列化为Json格式的数据流并写入文件类型的对象中json.dumps将Python对象序列化为Json格式的字符串json.load从文件类型的对象中读取Json格式的数据并反序列化成Python对象json
系统 2019-09-27 17:52:55 2184
Python3快速入门（十四）——Pandas数据读取一、DataFrameIO1、CSV文件pandas.read_csv(filepath_or_buffer,na_values='NAN',parse_dates=['LastUpdate'])从CSV文件中读取数据并创建一个DataFrame对象，na_vlaues用于设置缺失值形式，parse_dates用于将指定的列解析成时间日期格式。dataframe.to_csv("xxx.csv",mod
系统 2019-09-27 17:50:45 2184
importtimedeflog_time(func,*args,**kwargs):definner():t1=time.time()func(*args,**kwargs)t2=time.time()print(f"使用的时间是{t2-t1}s")returninner@log_timedefappend_func():ll=list()foriinrange(10000):ll.append(i)@log_timedefinsert_func():l
系统 2019-09-27 17:49:44 2184
本章包括：超越分类和回归的机器学习形式机器学习模型的正式评估程序为深度学习准备数据特征工程解决过度拟合问题接近机器学习问题的通用工作流程一、机器学习的四个分支机器学习算法通常分为四大类：1、监督学习监督学习主要包括分类和回归，但也有更多的外来变种，包括以下（有例子）：1）序列生成-给定图片，预测描述它的标题。序列生成有时可以重新表述为一系列分类问题（例如重复预测序列中的单词或标记）。2）语法树预测-给定一个句子，将其分解预测为语法树。3）物体检测-给定图片
系统 2019-09-27 17:48:34 2184
