英文名字： Decision Tree决策树是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树是一个监督式学习方法，主要用于分类和回归。 算法的目标是通过推断数据特征，学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。决策树类似if-else结构，它的结果就是你要生成这样一个可以从树根开始不断判断选择到叶子节点的树。 但是这里的if-else判断条件不是人工设置，而是计算机根据我们提供的算法自动生成
Anaconda 是一个旗舰版的python安装包, 因为普通的python没有库, 如果需要安装一些重要的库, 要经常一个一个下载,会非常麻烦. 所以这个一个集成的, 可以手动批量升级的软件. 而且库的安装也很全下载速度快. 从官网下载完以后, next 安装好. 配置环境变量, 把安装的文件夹的绝对路径拷贝到 环境变量的path里面. 不配置python都启动不了, 当然,如果之前安装过其他版本的python 可以考虑把之前多余的环境变量路径删掉. 打开anaconda prompt, 输入cond
123456789101112def collatz(number): while number != 1: if number % 2 == 0: number = number // 2 print(number) elif number % 2 == 1: number = 3 * number + 1 print(number) print('Enter number: ')n
1、简单解释就是：反转一个序列对象例子1：def fun3(): x = [3,6,9] for i in reversed(x): print(i,end=',')fun3() 输出：》》》9,6,3, 例子2：>>> a = range(5)>>> arange(0, 5)>>> list(a)[0, 1, 2, 3, 4]>>> a1 = reversed(a)>>> li
一、内置函数下面简单介绍几个：1.abs() 求绝对值2.all() 如果 iterable 的所有元素都为真（或者如果可迭代为空），则返回 True3.any() 如果 iterable 的任何元素为真，则返回 True。如果iterable为空，则返回 False4.callable() 如果 object 参数出现可调，则返回 True，否则返回 False5.divmod() 以两个（非复数）数字作为参数，并在使用整数除法时返回由商和余数组成的一对数字。对于混合操作数类型，二进制算术运算符的规则适
用于加密相关的操作，3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法123456789101112131415161718192021import hashlib m = hashlib.md5()m.update(b"hello")print(m.hexdigest())m.update(b"It's me")print(m.hexdigest())m.update(b"It's been a long time s
准备开始学习:paramiko模块,发现这个模块十分难搞 安装不上搞了半天,win10 64下 pytyon 3.6 的 paramiko模块 死活安不上,在网上不断的找资料,可是没有用,没有用啊无法,用虚拟机搞个centos7,安装,失败,再安装,再失败,上网找资料,终搞定,分享一下经验,免得大家再踩坑. 环境 centos 7 ,自带python 2.7,不用管它 安装新python3第一步:下载python3.5安装包：wget --no-check-certificate 解压到当前目录：tar
SK-Learn API 全家福 最近SK-Learn用的比较多， 以后也会经常用，将Sk-Learn 所有内容整理了一下，整理思路，并可以备查。（高清图片可以用鼠标右键在单独窗口打开，或者保存到本地）基础公用 base sklearn.cluster sklearn.datasets Loaders Samples generator sklearn.exceptions sklearn.pipeline sklearn.utils方法工艺 sklearn.cluster classes