3327-周孟艮-人工智能学科-数据挖掘方向-就业:是 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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1.IDE开发环境 集成开发环境

IDLE

pycharm

wingIDE

Eclipse

Ipython

 

python

cril+Z

quit()

死循环 中段 while True:

                        print(‘i love u’)

cril+C中段

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需要四步:
(1)load data

(2)build model

(3)train

(4)test

 

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Non-linear Factor

加入激活函数之后

pred既有线性表达能力,还有非线性的表达能力

 

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pytorch的功能:
(1)CPU加速;

没有显卡,用不了cuda

(2)自动求导*非常重要,因为深度学习本质上就是在利用梯度下降法来求最优解;

(3)常用网络层

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静态图:

define——>run

在最开始就需要定义好公式,给定输入值,得到输出值,而且在运行的过程中无法进行调整

动态图:

可以随时调整公式

 

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linear Regression——我们要估计连续函数的值;

logistic Regression——在上述linear regression的基础上增加了一个激活函数,把y的空间压缩到0-1的范围,0-1可以表示一个概率

classification——所有的可能性概率之和为1

 

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构造函数__init__()

类是抽象的,通过类这个模板,创建类的实例对象,然后使用类定义的功能

对象包含如下部分:

1. id

2. type

3. value

3.1 属性

3.2 方法

__init__()的要点如下:
1. 名称固定,必须为:__init__()
2. 第一个参数固定,必须为:self。
self 指的就是刚刚创建好的实例对象。
3. 构造函数通常用来初始化实例对象的实例属性,如下代码就是初始化实例属性:name
和 score。
def __init__(self,name,score):
self.name = name #实例属性
self.score = score
4. 通过“类名(参数列表)”来调用构造函数。调用后,将创建好的对象返回给相应的变量。
比如:s1 = Student('张三', 80)
5. __init__()方法:初始化创建好的对象,初始化指的是:“给实例属性赋值”
6. __new__()方法: 用于创建对象,但我们一般无需重定义该方法。
7. 如果我们不定义__init__方法,系统会提供一个默认的__init__方法。如果我们定义了带参
的__init__方法,系统不创建默认的__init__方法。
注:
1. Python 中的 self 相当于 C++中的 self 指针,JAVA 和 C#中的 this 关键字。Python 中,
self 必须为构造函数的第一个参数,名字可以任意修改。但一般遵守惯例,都叫做 self。

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类的定义

类定义数据类型的属性和方法

定义类的语法格式:

class 类名:

    类体

要点如下:

1. 类名必须符合‘标识符’的规则;一般规定,首字母大写,多个单词使用‘驼峰原则’

2. 类体中我们可以定义属性和方法。

3. 属性用来描述数据,方法(即函数)用来描述这些数据相关的操作

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对象的进化

1. 简单数据

类似30,40,50.5这样的数字

2. 数组

同类型的数据放在一起。

3. 结构体

不同类型的数据放在一起,C语言中的数据结构。

4. 对象

将不同类型的数据、方法(函数)放到一起。

用class方法

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面向对象

面向对象编程将数据和操作数据的方法封装到对象中,组织代码和数据的方式更接近人的思维。

python支持面向过程、面向对象,函数式编程等

面向过程POP

面对过程更加关注流程,按照步骤实现。适合小规模程序。

面向对象OOP

关注对象之间的关系,适合编写大规模程序。

先找名词,再找动词

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LEGB规则

python查找名称时,按照LEGB规则查询

Local 函数或者类的方法内部

Enclosed 嵌套函数,闭包

Global 全局变量

Built in Python为自己保留的特殊名称

def outer():

    str="outer"

    def inner()

         str="inner"

         print(str)

         pass

    inner()

outer()

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global声明全部变量

nonlocal申明外部函数的局部变量

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嵌套函数(内部函数)

嵌套函数:

在函数内部定义的函数

1.封装-数据隐藏

2.避免函数内部重复代码

3.闭包

 

 

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数据降维

1.特征选择

2.主成分分析

 

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MinMaxScaler(feature_range=())

feature_range 可以指定在一定的数值范围内

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tf idf

tf:term frenquency词的频率 出现的次数

idf:inverse document frequency 逆文档频率

log(总文档数量/该词出现的文档数量)

 

重要性程度

 

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countvectorizer没有参数

文本都是放在列表里面的可迭代对象

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性能瓶颈,读取速度

格式不太符合机器学习要求数据的格式

 

可用数据集:

Kaggle

UCI

scikit-learn

 

 

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机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测

1. 解放生产力

2.解决专业问题

3.提供社会便利

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