3、Python编程基础入门

Python编程基础入门

1. 变量赋值与用户输入

在任何编程语言中,赋值语句可能是最重要的语句类型。变量看似只是临时的“存储”,但其实你无需知道变量具体的值就能对其进行操作。例如,你知道 x * y 表示 x y 的乘积,即便你不清楚 x y 具体是什么。

你可以编写使用变量的程序,而无需知道程序运行时这些变量最终的值。不过,解释器最终需要知道这些值。那么如何实现呢?可以使用 input 函数从用户那里获取输入。

1.1 input函数示例

>>> input("The meaning of life: ")
The meaning of life: 42
'42'

上述代码中,第一行 input(...) 在交互式解释器中执行,它会打印出 "The meaning of life: " 作为新的提示。输入 42 并按下回车键后, input 的返回值就是这个数字(以字符串形式),并会自动打印在最后一行。

1.2 结合input与整数转换示例

>>> x = input("x: ")
x: 34
>>&
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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