蔡同学的博客

没学习过Python的小伙伴可能会对之前博客里的代码里的array,arrange,list等一头雾水，今天咱们简单介绍一下Python里的这些基础的数据运算方法，及Python里的基础数据类型。本篇博客参考Runoob网站的python基础教程，有兴趣的小伙伴可以通过这个链接学习一下Python的基础知识。现在介绍一下python里的标准数据类型: Python标准数据类型 在内存中存储的数据

1. Move Zeros给一个数组，将数组里的0全部移到数组最后。 For example, given nums = [0, 1, 0, 3, 12], after calling your function, nums should be [1, 3, 12, 0, 0].Note: You must do this in-place without making a copy

1. lambda()匿名函数a = lambda x: x*xprint a(2)输出结果为：4关键字 lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数 匿名函数有个限制，只能有一个表达式，不用写 return，返回值就是该表达式的结果。 也可以把匿名函数赋值给一个返回值：def fun(x,y): return lambda:x*y  使用la

学习Python时看到一篇介绍python里局部变量和全局变量的帖子讲的挺好，无奈转载比较费事，只好手写。   当你在函数定义内声明变量的时候，它们与函数外具有相同名称的其他变量没有任何关系，即变量名称对于函数来说是 局部 的。这称为变量的 作用域 。所有变量的作用域是它们被定义的块，从它们的名称被定义的那点开始。使用局部变量  话不多说直接上代码：#!/usr/bin/pyth

Python open() 函数  python open() 函数用于打开一个文件，创建一个 file 对象，相关的方法才可以调用它进行读写。函数语法open(name[, mode[, buffering]])参数说明：name : 一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。mode : mode 决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。

[写在前面：最近工作上事情比较多，加上年终述职和元旦假期去首都玩了一次，导致这篇博客前前后后写了快有半个月，跨越了2017和2018年，意义非凡。在这里祝大家新年快乐，也希望自己在新的一年能够坚持学习，提升自己！]  上一篇博客机器学习之路——朴素贝叶斯分类写到了朴素贝叶斯的理论知识，今天来讲一下朴素贝叶斯实战——垃圾邮件过滤，本文内容参考《机器学习实战》。  举个简单的例子，我们在网上发帖的时候，

使用k-近邻算法识别手写数字   一个星期没有更新博客了，最近在看K-近邻算法和决策树，学习《机器学习实战》K-近邻算法里的实战问题代码时遇到了些问题，经过几天的硬啃，终于完成了代码。话不多说，下面一起看一下如何用K-近邻算法实现识别手写数字。[例子与代码摘自《机器学习实战》]   简单起见，该算法只能识别0~9的数字。这里识别算法首先，咱们将数字的图像使用图形处理软件，处理成相同大小：宽高均为

[本文内容参考Peter Harrington《机器学习实战》] 最近工作有点忙，感觉自己有点懈怠了，要坚持！   前面几篇博客介绍了决策树的理论知识机器学习之路——决策树（1）,机器学习之路——决策树算法（2）,机器学习之路——决策树剪枝（3） ，学习理论的目的最终为了解决实际问题，今天来一起看看如何用Python来实现决策树算法。话不多说，直接上代码。   首先，实现计算信息增益的部分代码

  前面的博客线性回归python实现讲了如何用python里sklearn自带的linearRegression()函数来拟合数据的实现方式。今天咱们来介绍下，如何用梯度下降法拟合数据。   还记得梯度下降法是怎么做的吗？忘记的同学可以回头看下前面的博客线性回归。咱们还是拿之前博客线性回归python实现里的数据进行讲解。   假设咱们现在想用y=θ1⋅x+θ0y=θ1⋅x+θ0y=\the...

写在前面：这篇博客内容介绍的比较简单的基本知识，适合python和机器学习零基础的人看，如果读者对numpy比较了解的话，可以pass。 - numpy   Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，之前提到的梯度下降法每次迭代都需要遍历所有的数据，大大降低的程序的运算速度，如果换成矩阵运算的话将会使效率提升很多，这个时候我们就要使用到numpy的库函数了。numpy里功

申请完了github帐号，又在Leetcode上发现了新大陆，从昨天开始刷题了，感觉很有意思。看视频学习Python动手不太多，现在开始刷题练习自己的代码水平，leetcode上还有很多大神，快哉美哉！   代码我都放到github里了https://github.com/Ray1225/Python_Training，欢迎大家关注并指正。话不多说，怒上代码。1. Hamming Dista