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原创 Python学习入门之支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种强大的监督学习模型,广泛应用于分类和回归分析。其核心思想是将数据点映射到高维空间,以便找到一个最佳的超平面将不同类别的数据有效分开。本文将介绍支持向量机的基本概念、原理以及如何使用 Python 实现 SVM。支持向量机是一种强大的分类算法,其通过构建最大间隔决策边界,能够有效处理线性和非线性问题。利用 Python 和库,我们可以轻松实现支持向量机模型。随着实际应用的深入,我们可以探索更复杂的模型和参数调整,以优化性能。
2024-08-01 22:17:07
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原创 Python学习入门之层次分析法
本文介绍了如何使用 Python 进行层次聚类分析,包括创建数据框、计算距离矩阵、绘制层次聚类树和热度图的过程。通过这些步骤,我们不仅能够对数据进行聚类分析,还能够可视化结果以便于解读。层次分析法在数据挖掘与机器学习中是一个非常重要的工具,值得深入学习与实践。希望本文能够帮助你更好地理解层次分析法的基本概念和应用方法。
2024-08-01 21:59:37
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原创 Python学习入门之处理数据篇
在本文中,我们学习了如何使用Python的Pandas库进行数据处理。从数据的读取、清洗到基本的分析与可视化,我们通过实例深入理解了一些常用的方法和技巧。数据处理是一个不断探索和实践的过程,掌握基本技能后,欢迎深入学习更多高级技术,如数据分组、透视表以及时间序列分析等。希望对你今后的Python学习有所帮助!
2024-07-31 14:50:54
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原创 Python 学习入门之读取数据篇
在大数据时代,数据的获取和分析成为了各行各业的重要任务。Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言,提供了丰富的库和工具,使得数据读取和处理变得更加便捷。无论是文本文件、电子表格,还是数据库、API数据,Python都能够轻松应对。本文将介绍几种常见的数据读取方法,帮助大家开启Python数据分析的旅程。通过以上几种常见的数据读取方法,大家可以看到Python在数据处理方面的强大优势。无论是基本的文本文件,还是复杂的数据库和API数据,Python都能轻松捕获并分析这些信息。
2024-07-31 13:19:35
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原创 python算法学习(10)——查找排序练习题
给定一个列表和一个整数,设计算法找到两个数的下标,使两个数之和为给定整数,且保证肯定只有一个结果。给定一个m*n的二维列表,查找一个数是否存在,返回True或False。①首先判断两字符串长度是否相等,若不相等直接返回False,若相等则继续向下执行;例如:列表[1,3,5,7,6]和目标整数4,1+3=4,则结果返回[0,1]③排序后,若两列表相等,则返回True,否则返回False。②将两个字符串放进列表里,分别进行排序(按字母从小到大)①每行一个一个查找(类似顺序查找)①每行列表从左到右已排好序;
2023-11-29 21:26:20
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原创 python算法学习(9)——排序小结
除了以上六种排序以外,还有希尔排序,桶排序,基数排序,计数排序等其他排序算法,这里我们简单介绍一下这四个排序算法。
2023-11-29 12:38:59
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原创 python算法学习(2)——查找
当我们猜一个数所在区间是[1,100]时,想用最少的次数猜到正确结果,就需要使用到二分法,先猜50(即区间最中间的数),如果小了,那我们只需要在[51,100]里继续猜数,反之则在[1,49]里继续猜数,直接舍去掉一半的错误选项,大大提高了效率,之后只需要重复这个操作直到找到所选的数字。此时mid改变指向元素3(mid=(left+right)//2),与left重合,即找到了所找元素3。先用left和right指针分别指向第一个元素和最后一个元素,用mid指向中间元素。
2023-11-24 11:51:09
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原创 python算法学习(1)——递归
三根柱子(A,B,C)和一些圆盘组成,这些圆盘按照从大到小的顺序堆叠在其中一根柱子上。以上四步便可以将A柱的圆盘按照规则移动到目标柱子C上,那么之后我们只需要不断递归调用这个过程就能够解决这个问题。上面两个图分别是func1和func2的运行逻辑(从外到内),输出都是从上到下,显然看得出输出顺序的差别。上面两个都是正常的递归函数,只是打印的位置不一样,自然打印的结果就不一样。②将n-1个圆盘从A柱经过C柱移动到B柱上(A—>C—>B)④将n-1个圆盘从B柱经过A柱移动到C柱上(B—>A—>C)
2023-11-24 11:49:55
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python从零开始学算法-查找排序练习题部分代码
2023-11-29
Python从零开始学算法代码(1-9篇)
2023-11-29
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