泓源的博客

python3中urllib的简单用法因为python3 较python2 在urllib库有一些合并改变，所以备注一下以后用到的话可直接粘贴。GET方式url = 'http://www.baidu.com'response = urllib.request.urlopen(url)result = response.read().decode('utf-8')print(res...

由于导师任务的要求，要掌握一点web开发相关的知识，由于之前稍微学习过python，故选择学习利用强大的Django进行开发【版本】系统：Mac 10.14Python：3.xDjango：2.1.7各种安装首先安装相应版本的python，这里我之前安装过Anaconda，自带有python3；接着安装Django，在控制台输入：pip install django自动下载...

昨天写了C++版本的希尔排序，恰好看到一篇文章，是讲各个排序算法的动图展示的，将各个排序算法中所排的数据根据数据大小映射出不同的颜色，然后将正在交换顺序的数据用红颜色标出，图片上方通过opencv显示当前花费的时间。非常有意思，我就自己也试了下其中的希尔排序，代码如下：1，shellsort.pyfrom data import DataSeqdef ShellSort(ds): ...

1、cvPutText函数（在图像中加入文本）void cvPutText( CvArr* img, const char* text, CvPoint org, const CvFont* font, CvScalar color );img ：输入图像。text ：显示字符串。org：第一个字符左下角的坐标。font :字体结构初始化。color :文本的字体颜色。函数 cvPu...

在控制台(Anaconda prompt)输入pip3 install opencv-python下载安装完显示如下即可。

上一篇初探中我们只是简单的看了下LARS的一个运算过程没有区分训练集和测试集，这里我们再加上交叉验证。1. 简介交叉验证之前我一直都是用sklearn.model_selection中的train_test_split函数自动随机划分训练集和测试集。之所以出现交叉验证，主要是因为训练集较小，在实际情况下，人们不是很喜欢用交叉验证，因为它会耗费较多的计算资源。但是如果超参数数量越多，我们就需要...

上一节我们利用线性回归模型，预测了岩石和矿石的分类问题，但是我们发现训练集的预测效果比预测集的好，这就可能是过拟合导致的。下面便介绍今天的学习内容：通过设置合适的惩罚系数 α 来控制回归系数 β 不至于过大, 其中有一种称为“岭回归”具体实现方案，其对应的数学表示：于是解决过拟合的问题变成对选择适合 α 进行训练，使测试集预测的误差最小。注意：当 α=0时，就是普通的最小二乘法问题。这...

上次我们介绍了L2岭回归的代码实现，本次我们将介绍L1 Lasso回归中的LARS算法。………………………………………………………………………………………………1. 首先看一下L1和L2范数的区别：这一部份的学习我参考了这篇博文，感觉写得非常高屋建瓴，摘出其中我认为在这里非常值得强调的部分如下：其实监督学习中几乎所有带参模型都可以写成最小化下面的目标函数：其中第一项L是训练误差要尽量小...

学习参考用书：Machine Learning in Python：Essential Techniques for Predictive AnalysisRock or Mine 岩石还是矿石问题1.获取数据并简单分析代码import pandas as pdtarget_url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning...

今天我们来讨论线性回归问题，数据来源是该系列第一天的岩石与矿石的数据，主要用到回归模型是：from sklearn import linear_modelmodel = linear_model.LinearRegression()首先在第一天的学习中我们已经通过以下代码拿到了数据df(DataFrame)：target_url = "https://archive.ics.uci.e...

首先读取数据#读取红酒数据target_url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv"df = pd.read_csv(target_url, sep = ";")#打印数据形状和数据类型的个数print (df.shape)pri...

1，使用python -m pip install --upgrade pip升级失败2，使用python -m pip install -U --force-reinstall pip依然失败3，使用pip install --user --upgrade pip成功升级

推荐两个正则化尝试和练习题网站：正则化尝试：https://regexr.com正则化练习题：https://alf.nu/RegexGolf