基本算法:枚举、排序、搜索、递归、分治、优先搜索、贪心、双指针、动态规划等… 数据结构:字符串(string)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dictionary)、集合(set)、数组、队列、栈、树、图、堆等… 目录 1. 思维导图 2. 数据结构: 2.1 python五大数据类型 2.2 python实现树 2.3 python实现图 2.4 python实现...
如果您需要一个需要不同版本 Python 的软件包,您不需要切换到其他环境管理器,因为 Conda 也是一个环境管理器。只需几个命令,您就可以设置一个完全独立的环境来运行该不同版本的 Python,同时在正常环境中继续运行您通常的 Python 版本。 列表推导 列表推导是在 Python 中使用单行代码创建列表的简洁方法。它们是创建...
1) 回归算法:常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing); 2) 基于实例的算法:常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN)...
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传统的机器学习有很多的算法,我上一篇文章整理的KNN是一类,本文将要讲的决策树也是一种很重要的算法,当然要提前说明的是,这些算法本身也有很多小的知识点和分类,我这里只准备将其最经典的算法(或者说入门算法,以及自己对它的理解)随着自己的技术水评的提升后期会一一补充回来的。
然后,才可以从机器学习角度出发,学习其最基本的原理,抛弃现在火热的框架,从理论角度出发,这一个过程学习的不仅仅是对其公式的应用理解还有对应的数据的操作,以及更重要的对数据的理解。以围绕相关博客和书籍辅助以对应的讲解视频,以每一个基础算法为基本单位,同时体会自己的学习路径。
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路线: bootstrap+vue+(webpack,nodejs,vue-cli)+python flask+python records 前端静态页面 也就是html和css搭建的静态网页部分,想要自己做一个完整又漂亮的网页,靠纯手写html和css代码不仅工作量大,而且容易出各种BUG。这时就需要借用到前端框架,用来快速的搭建静态页面。
https://www.edx.org/course/python-for-data-science-3 第四步:实用机器学习 没什么好说的,首推吴恩达的《机器学习》,必须学,不解释 https://www.coursera.org/learn/machine-learning? 然后就可以去deeplearning.ai学习如下几门(链接不贴了,自行搜索吧) ...