机器学习和Python的27个速查表
Python机器学习经典案例
Python机器学习经典案例Python机器学习经典案例随着大数据时代的到来，机器学习逐渐成为了热门的话题。
在机器学习领域，Python是一种十分受欢迎的编程语言之一，得益于其开源性、灵活性等特点，Python在机器学习领域被广泛应用。
本文将介绍几个Python机器学习经典案例，以此为大家提供参考和学习。
案例1：KNN分类器在Iris数据集上的应用工欲善其事，必先利其器。
在开始介绍Python机器学习案例前，我们需要先了解一下几个Python机器学习工具：- Numpy：用于处理大型数组和矩阵、支持数学运算、逻辑运算等。
- Pandas：用于数据操作和数据分析，可以读取各种格式的数据文件。
- Matplotlib：用于制作图表，展示数据结果。
- Scikit-learn（sklearn）：Python机器学习库之一，包含机器学习中的各种算法和工具函数。
接下来我们以Iris数据集为例，介绍如何使用Python机器学习库中的KNN分类器进行数据分类。
Iris数据集是一个经典的数据集，它包含了三种鸢尾花（Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica）的花萼和花瓣长度和宽度共四个属性，共计150条数据。
我们需要利用这些数据，训练出一个KNN分类器，用于预测新鲜的未知鸢尾花属于哪一类。
以下是我们的代码实现：```pythonimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn import datasets#加载鸢尾花数据集iris = datasets.load_iris()#将数据集和标签拆分开来x = iris.data[:, :4]y = iris.target#数据分割x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)#训练分类器kNN = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)kNN.fit(x_train, y_train)#预测并计算准确率y_pred = kNN.predict(x_test)acc = np.mean(y_pred == y_test) * 100print("Accuracy：{:.2f}%".format(acc))```通过运行以上代码我们可以得到一个精度为96.67%的结果，说明这个测试集的预测结果非常准确。
Python中的机器学习介绍Scikitlearn和Keras
Python中的机器学习介绍Scikitlearn和KerasPython中的机器学习介绍在Python编程语言中，机器学习是一个非常流行和强大的领域。
它提供了一种使用算法和统计模型来让计算机系统自主学习和改进性能的方法。
Python提供了许多功能强大的机器学习库和框架，其中两个最流行的是Scikit-learn和Keras。
1. Scikit-learn简介Scikit-learn是一个基于Python的免费机器学习库，它提供了各种各样的机器学习算法和工具。
它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib等科学计算库的基础上，可以与这些库很好地集成。
Scikit-learn提供了用于分类、回归、聚类、降维和模型选择等任务的各种算法和函数。
2. Scikit-learn的特点Scikit-learn具有许多优点，使之成为Python开发者中最受欢迎的机器学习库之一。
- 简单易用：Scikit-learn提供了一致和直观的API，使得使用各种机器学习算法变得简单易懂。
- 多功能性：Scikit-learn支持多种类型的机器学习任务，从分类到回归，从聚类到降维，以及异常检测等。
- 快速高效：Scikit-learn基于NumPy和SciPy等性能优异的Python 库构建，具有快速高效的特性。
而且，它还利用了多核处理器和分布式计算等技术，加速了大规模数据集上的训练和预测过程。
- 可扩展性：Scikit-learn提供了众多的可扩展性选项，可以自定义和扩展算法，满足各种复杂的机器学习需求。
3. Scikit-learn的使用示例接下来，我们通过一个简单的示例来展示Scikit-learn的用法。
假设我们有一组样本数据，包含了一些花的测量数据和相应的品种标签。
我们想要利用这些数据训练一个分类器，可以根据花的测量数据来预测其品种。
首先，我们需要导入Scikit-learn库和一些必要的模块：```pythonfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier```然后，我们加载鸢尾花数据集，并将其拆分为训练集和测试集：```pythoniris = datasets.load_iris()X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)```接下来，我们选择一个分类器（如K最近邻分类器）进行训练和预测：```pythonknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)knn.fit(X_train, y_train)y_pred = knn.predict(X_test)```最后，我们可以评估分类器的性能和准确度：```pythonaccuracy = knn.score(X_test, y_test)print("Accuracy:", accuracy)```4. Keras简介Keras是另一个流行的Python机器学习库，它提供了一个高阶神经网络API，可以在底层使用不同的深度学习框架（如TensorFlow、Theano等）。
Python机器学习Python机器学习回归算法课件
• 在高中的数学知识体系中，我们寻找二次曲线的最
大值和最小值的方法是令导数为0，这样的方法也
可以用在求解回归算法的问题中。但是在机器学习
领域并不推崇这种思想，因为再实际应用中，使用
导数为0的方法，会增加计算机计算的复杂度，消
耗大量计算资源。而机器学习的求解方法则会在高
维空间的求解中体现出计算的优势。
8.1.4 初始值的选择与学习速率的选择
• 初始值的选择依托于所假设的数学模型，这
里的数学模型会在今后的章节讨论。不同的
数学模型反映在二次函数上则会是随机的初
始点。
• 速率的选择是以梯度下降思想的核心，选择
直接影响了最后结果的好坏以及整个算法的
效率。
• 1.过小，将导致无法找到最小值
• 如图8.6所示，初始点我们选择（100,100），
• 在此过程中每一步下降过程的坐标。
• 我们用梯度下降的方法实现了求解二次函数的最小值，虽
然他不像导数方法那么完美能直接定位到原点（0,0），
但是只要我们增加迭代次数，我们就能无限接近最小值点。
接下来，我们需要懂得，梯度下降的一些细节，比如每次
步长应该如何选择呢？如果步长选择太大，很有可能会越
过最小值点。
图8.12 初始化直线
• 如图8.14，我们设置学习速率，直线初始化
位置，右边图片记录了每次迭代直线的位
置。我们迭代124次，得到了最优的直线。
迭代过程，具体数据如表8.4所示。
• 图8.14 梯度下降法求最优曲线
8.2.3 理解“机器学习”中的“学习”
• 至此，我们通过梯度下降方法求解了机器学习
我们就可以走到山下。让我们一起来看一下，这个
Python初学者15道必练题及参考答案
Python初学者15道必练题
典型、快捷、有效的练习题
可新科技 | Python培训 | 2021
1: 已知两个整数，编写一段函数，返回它们的乘积，如果结果大于1000，则返回两个数的和。
已知:
2 已知0到9共十个数，编写一个从0开始到9结束的循环，在每一步打印当前数与上一个数的和。
预期返回结果:
5: 已知一个数列，如果数列的首尾数字相同，则返回真。
预期返回结果
6: 已知一个数列，编写一个循环，只打印可以被五整除的数。
预期输出结果：
7: 编写一段函数，返回“Emma”这个单词在一个句子中的出现次数。
输入的句子是“Emma is good developer. Emma is a writer”
期望输出结果为:
参考答案2: 不使用任何字符串函数
8: 编写函数，打印如下的数字组合。
9: 前后颠倒一个已知数，如果其结果与原来的数相同，则返回“此数为回文数”，否则返回“不是回文数”。
期望输出结果:
10: 输入两个数列，编写一个函数，将其合成一个数列，条件是：新数列只收录第一数列里的奇数，及第二个数列里的偶数，返回新的数列。
期望输出的结果:
11: 编写一段代码，从一个整数中间反序提取每一个数字。
期望输出结果:
比如, 如果一个整数是7536, 输出结果应该是“6 3 5 7“,数字之间用空格分开。
参考答案:
12: 已知输入的薪水，根据如下的阶梯所得税规定，计算个人所得税。
13: 打印1到10的乘法口诀表期望输出结果:
参考答案:
14: 打印由“*“字符组成的半个倒金字塔图案。
参考答案:。
Hadoop基础(习题卷3)
Hadoop基础(习题卷3)第1部分：单项选择题，共54题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（）A)更有效B)相当C)不具备可比性D)无效答案:A解析:2.[单选题]下列选项中，不是CouchDB的复制中的特点是：A)使用优先列表B)复制过程是逐步进行C)允许分区复制D)支持智能文档模式答案:A解析:3.[单选题]从HDFS下载文件，正确的shell命令是（）。
A)-getB)-appendToFileC)-putD)-copyFromLocal答案:A解析:4.[单选题]关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是?A)存储客户端上传的数据的数据块B)一个DataNode上存储的所有数据块可以有相同的C)DataNode之间可以互相通信D)响应客户端的所有读写数据请求,为客户端的存储和读取数据提供支撑答案:B解析:5.[单选题]在Java中，一个线程如果调用了sleep()方法，能唤醒它的方法是A)notify()B)resume()C)run()D)以上都不是，时间到了会自动继续执行答案:D解析:6.[单选题]软件是大数据的_________。
A)核心解析:7.[单选题]_______模式，只适合于Hive简单试用及单元测试。
A)单用户模式B)多用户模式C)多用户远程模式D)单用户远程模式答案:A解析:8.[单选题]下列关于Hive描述错误的是（）。
A)hive学习成本低，支持标准的SQL语法B)hive运行效率低，延迟高C)HQL的表达能力有限D)Hive支持迭代计算答案:D解析:9.[单选题]下面哪个选项不是我们需要Hadoop的主要原因（）A)我们需要处理PB级别的数据B)为每个应用建立一个可靠的系统是很昂贵的C)几乎每天都有结点坏掉D)把一个任务分割成多个子任务的方式是不好的答案:D解析:10.[单选题]为了让集群中的机器能够正常通信，所有集群的IP必须设置成静态IP，防止机器重启之后而找不到机器的情况，那么IP地址配置需要修改那个文件（）A)ifcfg-loB)network-functionsC)ifcfg-ens33D)network-functions-ipv6答案:C解析:11.[单选题]Spark生态系统组件Spark Streaming的应用场景是？A)基于历史数据的数据挖掘B)图结构数据的处理C)基于历史数据的交互式查询D)基于实时数据流的数据处理答案:D解析:12.[单选题]关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是？A)DataNode之间都是独立的，相互之间不会有通信B)存储客户端上传的数据的数据块C)响应客户端的所有读写数据请求，为客户端的存储和读取数据提供支撑13.[单选题]Hadoop2.x版本中的数据块大小默认是多少? ()A)64MB)128MC)256MD)512M答案:B解析:14.[单选题]HDFS分布式文件系统的特点为____________。
Python Scikit-Learn数据科学速查表说明书
PYTHON FOR DATASCIENCE CHEAT SHEETPython Scikit-LearnP r e p r o c e s s i n gW o r k i n g O n M o d e lP o s t -P r o c e s s i n gI n t r o d u c t i o n•Using NumPy:>>>import numpy as np>>>a=np.array([(1,2,3,4),(7,8,9,10)],dtype=int)>>>data = np.loadtxt('file_name.csv', delimiter=',')•Using Pandas:>>>import pandas as pd>>>df=pd.read_csv file_name.csv ,header =0)D a t a L o a d i n gT r a i n -T e s tD a t aD a t a P r e p a r a t i o n•Standardization>>>from sklearn.preprocessing import StandardScaler>>>get_names = df.columns >>>scaler =preprocessing.StandardScaler()>>>scaled_df = scaler.fit_transform(df)>>>scaled_df =pd.DataFrame(scaled_df, columns=get_names)m•Normalization>>>from sklearn.preprocessing import Normalizer >>>pd.read_csv("File_name.csv")>>>x_array = np.array(df [ Column1 ] #Normalize Column1>>>normalized_X =preprocessing.normalize([x_array])M o d e l C h o o s i n gT r a i n -T e s tD a t aP r e d i c t i o nE v a l u a t e P e r f o r m a n c eUnsupervised Learning Estimator:•Principal Component Analysis (PCA):>>> from sklearn.decomposition import PCA>>> new_pca= PCA(n_components=0.95)•K Means:>>>from sklearn.cluster import KMeans >>> k_means = KMeans(n_clusters=5, random_state=0)Unsupervised :>>> k_means.fit(X_train)>>> pca_model_fit =new_pca.fit_transform(X_train)Supervised Learning Estimator:•Linear Regression:>>>from sklearn.linear_model import LinearRegression >>> new_lr =LinearRegression(normalize=True)•Support Vector Machine:>>> from sklearn.svm import SVC >>> new_svc = SVC(kernel='linear')Supervised:>>>new_ lr.fit(X, y)>>> knn.fit(X_train, y_train)>>>new_svc.fit(X_train, y_train)•Naive Bayes:>>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB>>> new_gnb = GaussianNB()•KNN:>>> from sklearn import neighbors >>>knn=neighbors.KNeighborsClassifier(n_ne ighbors=1)Clustering:1. Homogeneity:>>> from sklearn.metrics import homogeneity_score>>> homogeneity_score(y_true, y_predict)2. V-measure:>>> from sklearn.metrics import v_measure_score>>> metrics.v_measure_score(y_true, y_predict)Regression:1. Mean Absolute Error:>>> from sklearn.metrics import mean_absolute_error >>> y_true = [3, -0.5, 2]>>> mean_absolute_error(y_true, y_predict) 2. Mean Squared Error:>>> from sklearn.metrics import mean_squared_error >>> mean_squared_error(y_test, y_predict) 3. R² Score :>>> from sklearn.metrics import r2_score >>> r2_score(y_true, y_predict)Classification:1. Confusion Matrix:>>> from sklearn.metrics importconfusion_matrix>>> print(confusion_matrix(y_test,y_pred))2. Accuracy Score:>>> knn.score(X_test, y_test) >>> from sklearn.metrics importaccuracy_score>>> accuracy_score(y_test, y_pred)Cross-validation:>>> fromsklearn.cross_validation import cross_val_score >>>print(cross_val_score(knn, X_train, y_train, cv=4))>>>print(cross_val_score(new_lr, X, y, cv=2))Scikit-learn :“sklearn" is a machine learning library for the Python programming language. Simple and efficient tool for data mining, Data analysis and Machine Learning.Importing Convention -import sklearn>>>from sklearn.model_selection import train_test_split>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,random_state=0)M o d e l T u n i n gGrid Search:>>> from sklearn.grid_search import GridSearchCV>>> params = {"n_neighbors": np.arange(1,3), "metric":["euclidean", "cityblock"]}>>> grid = GridSearchCV(estimator=knn, param_grid=params)>>> grid.fit(X_train, y_train)>>> print(grid.best_score_)>>> print(grid.best_estimator_.n_neighbors)Randomized Parameter Optimization:>>> from sklearn.grid_search import RandomizedSearchCV >>> params = {"n_neighbors": range(1,5), "weights": ["uniform", "distance"]}>>> rsearch = RandomizedSearchCV(estimator=knn,param_distributions=params, cv=4, n_iter=8, random_state=5)>>> rsearch.fit(X_train, y_train)>>> print(rsearch.best_score_)Supervised:>>>y_predict =new_svc.predict(np.random.random((3,5)))>>>y_predict = new_lr.predict(X_test)>>>y_predict = knn.predict_proba(X_test)Unsupervised:>>>y_pred = k_means.predict(X_test)FURTHERMORE:Python for Data Science Certification Training Course。
python经典算法100例
python经典算法100例Python是一种简单易学的编程语言，它具有丰富的库和模块，可以实现各种算法。
下面将介绍100个经典的Python算法例子，帮助读者更好地理解和掌握Python编程。
1. 二分查找算法：在有序数组中查找指定元素的位置。
2. 冒泡排序算法：对数组进行排序，每次比较相邻的两个元素并交换位置。
3. 快速排序算法：通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，递归地对两部分进行排序。
4. 插入排序算法：将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的正确位置。
5. 选择排序算法：每次从未排序部分选择最小的元素放到已排序部分的末尾。
6. 归并排序算法：将数组分为两部分，递归地对两部分进行排序，然后将两部分合并。
7. 堆排序算法：通过构建最大堆或最小堆，将数组进行排序。
8. 计数排序算法：统计数组中每个元素的出现次数，然后按照次数进行排序。
9. 桶排序算法：将数组分为多个桶，每个桶内部进行排序，然后将桶中的元素按照顺序合并。
10. 基数排序算法：按照元素的位数进行排序，从低位到高位依次进行。
11. 斐波那契数列算法：计算斐波那契数列的第n个数。
12. 阶乘算法：计算一个数的阶乘。
13. 最大公约数算法：计算两个数的最大公约数。
14. 最小公倍数算法：计算两个数的最小公倍数。
15. 素数判断算法：判断一个数是否为素数。
16. 矩阵相加算法：计算两个矩阵的和。
17. 矩阵相乘算法：计算两个矩阵的乘积。
18. 斐波那契堆算法：实现斐波那契堆的插入、删除和合并操作。
19. 最短路径算法：计算图中两个节点之间的最短路径。
20. 最小生成树算法：计算图中的最小生成树。
21. 拓扑排序算法：对有向无环图进行拓扑排序。
22. 最大流算法：计算网络中的最大流。
23. 最小费用流算法：计算网络中的最小费用流。
24. 最大子序列和算法：计算数组中连续子序列的最大和。
25. 最长递增子序列算法：计算数组中最长递增子序列的长度。
python口诀表
python口诀表Python口诀表Python是一种简洁、易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于各个领域。
为了更好地掌握Python编程，掌握一些基本的口诀表是非常有帮助的。
下面是一份Python口诀表，帮助你快速记住一些重要的语法和概念。
1. 变量与数据类型- 变量名 = 值：给变量赋值- 整数：int，例如：x = 10- 浮点数：float，例如：y = 3.14- 字符串：str，例如：name = "Python"- 布尔值：bool，例如：is_true = True2. 运算符- 算术运算符：+、-、*、/、%、**、//- 比较运算符：==、!=、>、<、>=、<=- 逻辑运算符：and、or、not3. 条件语句- if 条件:代码块elif 条件:代码块else:代码块4. 循环语句- for 变量 in 序列:代码块- while 条件:代码块5. 列表与元组- 列表：list，例如：numbers = [1, 2, 3, 4, 5]- 元组：tuple，例如：coordinates = (10, 20)6. 字典与集合- 字典：dict，例如：person = {"name": "John", "age": 25} - 集合：set，例如：fruits = {"apple", "banana", "orange"} 7. 函数与模块- 定义函数：def 函数名(参数):代码块- 调用函数：函数名(参数)- 导入模块：import 模块名8. 文件操作- 打开文件：file = open("文件名", "模式") - 读取文件：content = file.read()- 写入文件：file.write("内容")- 关闭文件：file.close()9. 异常处理- try:代码块except 异常类型:代码块10. 类与对象- 定义类：class 类名:属性和方法- 创建对象：对象名 = 类名()这是一份简单的Python口诀表，涵盖了Python编程中的一些基本要点。
Python 基础算法大全
Python 基础算法1. 排序算法-冒泡排序：从左到右不断交换相邻逆序的元素，在一轮的操作中至少可以让一个元素移动到它应该在的位置，因此需要进行n 轮的操作。
时间复杂度O(n^2)。
-选择排序：从未排序部分选一个最小的元素放到已排序部分末尾，直到所有元素都被排序。
时间复杂度O(n^2)。
-插入排序：将数组分为已排序和未排序两部分，每次取未排序部分的第一个元素并插入到已排序部分合适的位置上。
时间复杂度O(n^2)。
-快速排序：通过递归地将待排序数组分割成两部分来实现排序，每一轮将数组划分成两个子数组，一部分小于基准数，另一部分大于等于基准数，然后分别对这两个子数组进行快速排序。
时间复杂度平均O(nlogn)，最坏情况下退化成O(n^2)。
-归并排序：采用分治思想，将待排序数组不断二分为两个子数组，对于每个子数组采用递归方式进行排序，最后将排序好的子数组再合并起来。
时间复杂度O(nlogn)。
2. 查找算法-线性查找：遍历整个数组或列表，查找目标元素。
时间复杂度O(n)。
-二分查找：针对有序数组或列表，每次将待查找区间缩小一半，直到找到目标元素或区间为空。
时间复杂度O(logn)。
3. 字符串匹配算法-暴力匹配算法：从主串起始位置和模式串起始位置开始比较，每次比较移动一位，直到找到匹配的字符串或者主串结束。
时间复杂度O(m*n)。
- KMP算法：通过部分匹配表，减少了在不匹配时，模式串的滑动距离。
时间复杂度O(m+n)。
4. 图论算法-最短路径算法：Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法。
-最小生成树算法：Prim算法、Kruskal算法。
-深度优先搜索（DFS）：递归地搜索图的所有节点，遍历子节点后回溯到父节点继续搜索。
时间复杂度O(n+m)。
-广度优先搜索（BFS）：从起点开始向外扩展，先访问邻居节点，再访问邻居的邻居节点，以此类推。
时间复杂度O(n+m)。
5. 动态规划-最长公共子序列（LCS）：给定两个字符串，找到两个字符串中都出现过的最长子序列。
Python编程基础-PPT课件
9
搭建Python环境
找到Python 3.6.0的安装包，如果Windows版本是32位的，则单击“Windows x86 executable installer”版本，然 后下载。如果Windows版本是64位的，则单击“Winቤተ መጻሕፍቲ ባይዱows x86-64 executable installer”版本，然后下载。
28
安装PyCharm并创建应声虫程序
下载完成后，双击安装包进行安装，单击‘’Next‘’按钮。自定义软件安装路径，建议不要使用中文
字符，单击‘’Next‘’按钮。
29
安装PyCharm并创建应声虫程序
根据自己电脑的系统选择位数，创建桌面快捷方式并关联“.py”文件，单击“Next”按钮。
等待安装完之后，会弹出安装成功的窗口。
12
搭建Python环境
打开命令提示符窗口，输入“python”，会出现以下两种情况。 情况一：说明Python已经安装成功。 情况二：Windows会根据一个PATH环境变量设定的路径去查找python.exe，如果没有找到就会报错。
情况一
情况二
Python编程基础
2018/3/21
目录
1
认识Python
2 3
搭建Python环境 安装PyCharm并创建应声虫程序
2
认识Python
Python是一种结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的高层次计算机程序语言。
起源 设计哲学
1991年发行、C实现 优雅、明确、简单
宣言
人生苦短，我用Python！
19
搭建Python环境
自定义安装目录后进行安装，如安装到/ usr/local/python3目录下，执行：
Python学习总结【第九篇】：Python之算法（排序、搜索）
Python学习总结【第九篇】：Python之算法（排序、搜索）算法概述 算法（Algorithm）是指解题⽅案的准确⽽完整的描述，是⼀系列解决问题的清晰指令，算法代表着⽤系统的⽅法描述解决问题的策略机制。
也就是说，能够对⼀定规范的输⼊，在有限时间内获得所要求的输出。
如果⼀个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执⾏这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能⽤不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
⼀个算法的优劣可以⽤空间复杂度与时间复杂度来衡量。
1、算法特征有穷性(Finiteness):算法的有穷性是指算法必须能在执⾏有限个步骤之后终⽌；确切性(Definiteness):算法的每⼀步骤必须有确切的定义；输⼊项(Input):⼀个算法有0个或多个输⼊，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输⼊是指算法本⾝定出了初始条件；输出项(Output):⼀个算法有⼀个或多个输出，以反映对输⼊数据加⼯后的结果。
没有输出的算法是毫⽆意义的；可⾏性(Effectiveness):算法中执⾏的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执⾏的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。
2、评定同⼀问题可⽤不同算法解决，⽽⼀个算法的质量优劣将影响到算法乃⾄程序的效率。
算法分析的⽬的在于选择合适算法和改进算法。
⼀个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
时间复杂度 算法的时间复杂度是指执⾏算法所需要的计算⼯作量。
⼀般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。
T(n)=Ο(f(n)) 因此，问题的规模n 越⼤，算法执⾏的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。
空间复杂度 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。
其计算和表⽰⽅法与时间复杂度类似，⼀般都⽤复杂度的渐近性来表⽰。
同时间复杂度相⽐，空间复杂度的分析要简单得多。
python基本42个命令解读
Python作为一种广泛应用的编程语言，在各个领域都有着重要的作用。
Python的简洁、易读易写、丰富的库和丰富的生态系统使其成为了众多开发者的首选。
Python语言中有着许多重要的命令，这些命令对于Python的学习和开发都有着至关重要的作用。
本篇文章将对Python中的42个基本命令进行解读，帮助读者更深入了解Python语言的特性和用法。
1. Print命令- Print命令是Python语言中最基本的输出命令，可以将内容输出到屏幕上。
2. Input命令- Input命令用于接收用户输入的内容，可以将用户输入的内容赋值给变量。
3. If/else命令- If/else命令用于控制程序的流程，根据条件来判断程序的执行路径。
4. While命令- While命令用于循环执行一段代码，直到条件不满足为止。
5. For命令- For命令用于循环遍历一个序列（如列表、元组等）中的每一个元素。
6. Break/Continue命令- Break命令用于跳出循环，而Continue命令用于终止当前循环的迭代，转而执行下一次循环。
7. Def命令- Def命令用于定义一个函数，将一段代码块进行封装并赋予一个名称。
8. Return命令- Return命令用于从函数中返回一个结果，结束函数的执行并将结果传递给调用者。
9. Import命令- Import命令用于导入其他模块或包中的功能，并在当前程序中进行使用。
10. Try/except命令- Try/except命令用于捕获和处理异常，使程序在出现异常时不会中断。
11. Class命令- Class命令用于定义一个类，将一组数据和操作封装在一起。
12. Object命令- Object命令用于创建一个类的实例，通过实例来访问类中的属性和方法。
13. In命令- In命令用于判断一个值是否存在于一个序列中，如列表、元组等。
14. Not命令- Not命令用于对一个条件进行取反，如果条件为真则返回假，反之亦然。
Python机器学习基础教程
Python机器学习基础教程1. 引言机器学习是一种通过计算机算法对数据进行分析和学习的方法，它可以让计算机自动识别和推断模式，并根据这些模式做出准确的预测或者决策。
Python是一种流行的编程语言，具有简单易学、强大灵活的特点，因此成为了机器学习领域的首选工具之一。
2. Python基础知识在开始学习机器学习之前，我们需要对Python的基础知识有一定的了解。
Python具有清晰简洁的语法，易于阅读和理解。
以下是一些Python基础知识的要点：2.1 变量和数据类型Python中的变量可以存储各种类型的数据，如整数、浮点数、字符串等。
了解这些数据类型以及它们的操作和转换方式是非常重要的。
此外，Python还具有强大的集合数据类型，如列表、元组和字典，它们在机器学习中经常被使用。
2.2 条件语句和循环结构条件语句和循环结构是编程中常用的控制语句，它们可以帮助我们根据不同的情况做出不同的决策或者重复执行一段代码。
在机器学习中，我们常常需要根据某些条件选择不同的算法或者调整模型的参数，因此掌握条件语句和循环结构是非常重要的。
2.3 函数和模块函数可以将一段代码封装成一个可复用的逻辑单元，而模块则是包含多个函数和变量的文件。
Python提供了丰富的内置函数和模块，同时也支持自定义函数和自定义模块的编写。
机器学习中的很多算法和工具都是通过函数和模块的形式提供给开发者使用的，因此熟练掌握函数和模块的使用是必要的。
3. Python机器学习库介绍Python拥有众多优秀的机器学习库，它们提供了丰富的功能和强大的算法，使得开发者能够更加便捷地实现各种机器学习任务。
以下是一些常用的Python机器学习库的简介：3.1 NumPyNumPy是Python中最基础也是最重要的科学计算库之一，它提供了高性能的多维数组对象以及各种用于操作数组的函数，是进行机器学习任务的基础。
3.2 PandasPandas是一个强大的数据处理库，它提供了灵活的数据结构和数据分析工具，可以帮助我们高效地处理和分析数据。
Python机器学习
Python机器学习随着人工智能时代的到来，机器学习已成为业内热门话题。
Python作为一种优秀的编程语言，在机器学习领域也占有一席之地。
下面我将为大家介绍Python机器学习的一些基础知识和应用。
一、Python机器学习入门1.1 什么是机器学习？机器学习是一种通过数据来提高机器性能的方法。
从广义上来讲，凡是能够根据数据来提高性能的方法都可以称为机器学习。
在实际应用中，机器学习通常可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三类。
1.2 Python机器学习的优势Python语言在机器学习领域的优势主要体现在以下几个方面：（1）Python语言简洁易学，入门门槛低。
（2）Python拥有众多的第三方库和工具，包括NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-learn等。
（3）Python在数据可视化和交互式编程方面也具备优势，如Matplotlib和IPython等。
1.3 Python机器学习工具箱Python机器学习工具箱包括NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等。
（1）NumPy：用于数值计算的Python库，提供了强大的数组处理能力。
（2）SciPy：Python数学库，提供了各种数值优化、拟合和积分等算法。
（3）Pandas：基于NumPy数组的数据处理工具，提供了数据排序、分组、聚合等各种功能。
（4）Scikit-learn：Python机器学习库，提供了各种监督学习和无监督学习算法。
（5）TensorFlow：Google开发的机器学习框架，可用于各种深度学习任务。
二、Python机器学习算法介绍2.1 监督学习监督学习是指通过已有的标记好的样本数据来训练模型，并通过学习得到一个可以应用于未知数据的模型。
在实践中，监督学习算法主要可以分为以下三类：（1）分类算法分类算法是指将数据分为不同的类别。
在分类算法中，通常使用到的算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
阿里大数据练习(习题卷12)
阿里大数据练习(习题卷12)第1部分：单项选择题，共67题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]一个算法应该具有“确定性”等5个特性，下面对另外4个特性的描述中错误的是（）。
A)有零个或多个输入B)有零个或多个输出C)有穷性D)可行性答案:B解析:2.[单选题]相同结构体类型的变量之间，可以（）。
A)相加B)赋值C)比较大小D)地址相同答案:B解析:3.[单选题]SQL的聚集函数COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN不允许出现在查询语句的（ ）子句之中。
A)SELECTB)WHEREC)HAVINGD)GROUP BY… HAVING答案:B解析:4.[单选题]使用（ ）工具，可以实现数据导出。
A)IMPORTB)EXPORTC)DBCAD)Oracle Net Manager答案:B解析:5.[单选题]假定所有变量均已正确定义，下列程序段运行后x的值是（）。
K1=1;K2=2;K3=3;X=15;If(!k1) x--;Else if(k2) x=4;else x=3;D)3答案:B解析:6.[单选题]weblogic和webshpere调优过程中不涉及的方面是（ ）。
A)JVM内存B)线程数量C)操作系统共享内存大小D)文件系统大小答案:D解析:7.[单选题]如果需要从Maxcompute同步一张表到ADS，则该表的访问权限需要授予Maxcompute中的（ ）用户。
A)aliyun$***********************B)aliyun$**********************C)aliyun$*********************D)aliyun$*******************答案:A解析:8.[单选题]题号:98以下标识符中，不能作为合法的C用户定义标识符的是（）。
A)ForB)PrintfC)WORDD)sizeof答案:D解析:9.[单选题]以下（ ）文件记录了在数据库恢复期间使用的检查点信息。
2024年度信息技术学习材料
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办公软件应用
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Word文档编辑与排版
文本输入与编辑
格式设置
掌握Word文档的基本操作，如新建、保存 、打开和关闭文档，以及文本的输入、复 制、粘贴、删除和查找替换等。
学习如何设置文本的字体、字号、颜色、 对齐方式等格式，以及段落的缩进、间距 、行距等排版技巧。
MongoDB应用
讲解MongoDB数据库的安装与配置、集合的创建与操作、文档的增删改查、索引与优化等应用技能 。
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数据库设计原则与规范
2024/3/23
数据库设计原则
介绍数据库设计的基本原则，如需求 分析、概念设计、逻辑设计、物理设 计等。
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讲解数据库设计的命名规范、数据类 型规范、表结构规范、索引规范等。
安全和隐私挑战
大数据涉及用户隐私和数据安全等问题，需要采取加密、脱敏、访问控 制等安全措施保护用户隐私和数据安全。同时，还需要建立完善的数据 治理机制，确保数据的合规性和可追溯性。
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习
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人工智能的起源：从图灵 测试到感知机模型
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Hadoop支持多种数据分析和挖掘工具，如Hive 、Pig等。
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Spark内存计算框架
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python计算分类指标
python计算分类指标全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Python是一种功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习等领域。
在数据分类任务中，评估模型性能是非常重要的一环。
为了评估分类模型性能，我们通常会使用一些指标来衡量模型的准确性、召回率、精确率等。
在Python中，我们可以使用一些内置的库来计算这些分类指标，如scikit-learn和pandas等。
在本文中，我们将介绍一些常用的分类指标，并演示如何使用Python来计算这些指标。
1. 准确率（Accuracy）准确率是最常用的评估分类模型性能的指标之一，它表示分类器正确分类样本的比例。
在Python中，我们可以使用scikit-learn的accuracy_score函数来计算准确率。
例如：```pythonfrom sklearn.metrics import accuracy_scorey_true = [0, 1, 1, 0, 1]y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)print("Accuracy: ", accuracy)```2. 精确率（Precision）3. 召回率（Recall）4. F1分数（F1-score）5. 混淆矩阵（Confusion Matrix）通过以上示例，我们可以看到，Python提供了丰富的工具和库来计算分类指标，帮助我们评估分类模型的性能。
在实际应用中，我们可以根据具体问题选择适合的指标来评估模型，以更好地优化和改进分类器的性能。
希望本文能帮助读者更好地了解和使用Python进行分类模型性能评估。
第二篇示例：Python是一种强大的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习领域。
在数据分析中，我们经常需要计算分类指标来评估模型的分类性能。
本篇文章将介绍如何使用Python计算常见的分类指标，包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
python金融风控评分卡模型和数据分析
python⾦融风控评分卡模型和数据分析**课程介绍**python⾦融风控评分卡模型和数据分析微专业课包含《python信⽤评分卡建模（附代码）》，《python风控建模实战lendingClub》，《⾦融现⾦贷⽤户数据分析和画像》三套课程系列，共计250节课左右，录制时间超过3年，定期更新。
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这两个课程算法原理是不同的。
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《⾦融现⾦贷⽤户数据分析和画像》：此课程⽤python代码对LendingClub平台贷款数据分析和⽤户画像，针对银⾏，消费⾦融，现⾦贷等场景，教会学员⽤python实现⾦融信贷申请⽤户数据分析。
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通过课程学习，我们发现2019年四季度时候，美国多头借贷情况⾮常严重，为全球系统性⾦融危机埋下种⼦。
计算机二级Python语言Python第三方库
计算机二级Python语言第10章Python第三方库PyInstaller库可以在Windows、Linux、MacOS X等操作系统下将Python源文件打包，变成可执行文件。
通过对源文件打包，Python程序可以在没有安装Python的环境中运行，也可以作为一个独立文件方便传递和管理。
可以使用pip工具安装PyInstaller库。
PyInstaller针对不同操作系统打包生成的可执行文件不同。
PyInstaller库的使用方法：PyInstaller <Python源文件名>源文件所在目录生成两个文件夹distbuid 临时文件可执行文件参数功能-h,--help 查看帮助--clean 清理打包过程中的临时文件-D,--onedir 默认值，生成dist目录-F,--onefile 在dist文件夹中只生成独立的打包文件-i<图标文件名.ico>指定打包程序使用的图标文件表10.1 PyInstaller命令的常用参数jieba库是Python中一个重要的第三方中文分词函数库，可以将一段中文文本分割成中文词语的序列。
jieba库需要通过pip指令安装，安装命令如下：pip install jiebajieba库的分词原理是利用一个中文词库，将待分词的内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。
除了分词，jieba库还提供增加自定义中文单词的功能。
jieba库支持三种分词模式：精确模式，将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
函数 描述 jieba.lcut(s)精确模式 jiaba.lcut(s,cut_all=True) 全模式 jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式jieba.add_word(w)向分词词典中增加新词w表10.2 jieba 库常用的分词函数(1)jieba.lcut(s)•最常用的中文分词函数，精确模式，即将字符串分隔成等量的中文词组，返回结果是列表类型。
HCNA-AI
Q19 Python是完全面向对象的语言，下列选项属于Python对象的是？ A.函数 B.模块 C.数字 D.字符串
Answer:ABCD
Q20 人工智能有哪些研究领域？ A.自然语言处理 B.计算机视觉 C.机器学习 D.语言识别
Answer:ABCD
Q21 下面关于无监督学习描述正确的是？ A.无监督算法只处理“特征”，不处理“标签。 B.降维算法不属于无监督学习。 C.K-means算法和SVM算法属于无监督学习。 D.以上都不对。
Answer: A
Q51 关于 Python 创建函数描述正确的是？ A.创建的函数以 def 关键词开头，后接函数名称和圆括号。 B.参数需要放在圆括号之前。 C.函数内容以冒号起始，且需要缩进。 D.用 return 返回结果，函数结束。
Answer: ABC
Q52 下列关于矩阵的正定性描述正确的是？ A.所有特征值都是正数的矩阵称为正定。 B.所有特征值都是非负数的矩阵称为半正定。 C.所有特征值都是负数的矩阵称为负定。 D.所有特征值都是非正数的矩阵称为半负定。
Answer: C
Q60 三个矩阵 A、B、C 的行列数分别是 3 行 2 列、2 行 3 列、3 行 3 列，则下列哪个运算有意义？ A.AC B.BC C.A+B D.AB-BC
Answer: B
Q61 Python 元组用”()”标识，内部元素用”;”隔开。 A.正确 B.错误
Answer: B
Answer: B
Q4
TensorFlow 支持多 TPU集群计算 A.正确。 B.错误。
Answer: A
Q5 关于深度前馈网络描述正确的是？ A.深度前馈网络是神经网络的一种。 B.深度前馈网络只有一个隐藏层。 C.深度前馈网络隐藏层上的unit一般会有无数个。 D.深度前馈网络用于处理线性问题