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决策案例:基于python的商品购买能力预测系统

3 官方文档: http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 2 构造决策的基本算法:判定顾客对商品购买能力 ---- 2.1 算法结果图: ?...决策的优点:直观,便于理解,小规模数据集有效 决策的缺点:处理连续变量不好、类别较多时,错误增加的比较快、可规模性一般 3 基于python代码的决策算法实现:预测顾客购买商品的能力 ----...installer,安装必要package:numpy, SciPy和matplotlib, 可使用Anaconda (包含numpy, scipy等科学计算常用package) 安装注意问题:Python...右侧预测值【0 1 1】代表三条测试数据,其中后两条具备购买能力。具体算法和细节下节详解。...3.4 具体算法和细节 python中导入决策相关包文件,然后通过对csv格式转化为sklearn工具包中可以识别的数据格式,再调用决策算法,最后将模型训练的结果以图形形式展示。

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【编程能力不行?那就写啊!】二叉索引

正文 今天看算法竞赛入门指南,看到了一个叫做《区间信息的维护与查询》的章节,然后在本章节的第一小点介绍了一种二叉索引的概念,当初自学数据结构的时候学过,现在再来看。握草??!!!完全不知道在说啥。...正文 本文直接借鉴下面的博客进行补充: 区间信息的维护与查询(一)——二叉索引(Fenwick、树状数组) 我们有一个动态连续和查询问题:给定一个n个元素的数组A[1]、A[2]、A[3]、……A[...这样在数据很大的情况之下,是一定会效率很低的,所以我们引进了二叉索引(也就是树状数组)这种比较高级的数据结构,说它高级,也高不到那里去,也就是比原先我们学过的数据结构难一些就是了。...其实BIT本身就是一棵二叉(具体请翻阅前面BIT的定义),那么这棵树上面就会有父亲节点和左右儿子节点(实际上在图中没有看到右孩子与父亲节点的连线,我们可以想象一下)关于在BIT上节点的父子关系,我们是这样定义的...下面来讲一下修改问题,因为BIT是一棵,而且根据前面的C[i]的定义,我们可以知道,当某个A[i]改变时,有一些C[i]也会改变,那么需要更改那些C数组中的元素呢?

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    【R语言】用gbm包来提升决策能力

    在机器学习领域也是如此,一堆能力一般的“弱学习器”也能组合成一个“强学习器”。前篇文章提到的随机森林就是一种组合学习的方法,本文要说的是另一类组合金刚: 提升方法(Boosting) 。...在gbm包中,采用的是决策作为基学习器,重要的参数设置如下: 损失函数的形式(distribution) 迭代次数(n.trees) 学习速率(shrinkage) 再抽样比率(bag.fraction...) 决策的深度(interaction.depth) 损失函数的形式容易设定,分类问题一般选择bernoulli分布,而回归问题可以选择gaussian分布。...提升算法继承了单一决策的优点,例如:能处理缺失数据,对于噪声数据不敏感,但又摒弃了它的缺点,使之能拟合复杂的非线性关系,精确度大为提高。通过控制迭代次数能控制过度拟合,计算速度快。

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    python技能测评

    Python技能测评 内容 产品功能 UI界面 使用体验 结束语 内容 内容相对来说比较全面(覆盖基础,爬虫,web开发) 但界面比较杂乱,排版待优化 产品功能 在参考资料中加入了视频讲解我认为相当之哇塞...可以提高用户使用体验,通过视频也可以使用户更直观的了解内容 另外新出的笔记功能个人认为也是相当之哇塞 通过记笔记的方式可以快速地概览,重温,不断地深入理解,记忆,记笔记同时也会提高我们的整合归纳能力...通过清晰简明、结构良好的笔记,帮助理清、理解、掌握知识,可以说笔记是我们学习编程很高效的辅助和工具 我认为python技能还有一点待优化就是技能可以一直答题,直到正确为止,建议可以加一下每日同一道题错误限制...,这样才能使用户更重视学习 UI界面 我认为python技能最大的缺点就是答案过长,想要确定最终答案需要多次上下滑动才能确定,建议加一些可以一次性看到所有答案的辅助工具 使用体验 使用体验较为良好...可以加一些用户激励活动,打卡可以获得一些奖励比如现金打赏或者是抽奖之类的 结束语 以上就是我对于python技能的测评,如果有改进的建议欢迎各位留言,还是非常建议大家来Python技能进行学习(人生苦短

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    Python技能Python简介

    编程作为一种独特的工具,对于学生来说,Python编程能够培养逻辑思维能力、试错能力、专注能力以及解决问题的能力。而对于职场来说,Python应用广泛,就业前景好,或能为你提供一份高薪、稳定的工作!...,「Python技能」将采用以下3种办法: 3.1 学理论——懂原理 在每节实验课程的前半部分,我们会先为您说明本节实验的知识点,重点部分也会通过字体颜色加以强调。...为了帮助您深刻理解知识,CSDN python技能,不仅准备了大量体系化的知识,还有真题练习,你需要运用学到的知识,独立思考,完成一个功能或实现目标,体会编程的乐趣。...四、Python技能能给我带来什么 技能是CSDN提供的系统化,面向实战的学习环境。除了传统的阅读学习, 技能为每一个知识点都提供了匹配的练习题,帮助用户随练随学直到精通。...学习完技能之后,你将: 进入编程的大门,明白编程的作用,建立编程的兴趣、方法和习惯。帮助用户从初学者成长为合格的Python 工程师。

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    Python环境配置|Python技能

    可以简单理解为就是python客户端,你要把你的代码跑起来就要用到客户端,就像使用QQ要下载安装QQ,使用微信要下载安装微信一样 下载地址:Python官网 下载对应版本,正常安装软件无脑下一步即可,...所以cmd 命令行直接调用python解释器也可以运行得到结果,但是要进行项目型的代码逻辑梳理和编写没有人在cmd里直接写的吧!...如果我们之前没有下载有Python解释器的话,在等待安装的时间我们得去下载python解释器,不然pycharm只是一副没有灵魂的驱壳!...因为我们之前已经安装了Anaconda,已经集成了Python解释器,我们创建项目工程时直接选择即可 Anaconda的python环境即可!...自己从官网安装了解释器的也可以选择官网的python解释器,基本没有影响,后期项目又可能会造成依赖包的冲突,纯小白建议不用装官网python

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    Python实现霍夫曼

    霍夫曼是一种特殊的二叉,是一种带权路径长度最短的二叉,又称为最优二叉。...给定 N 个权值作为二叉的 N 个叶节点的权值,构造一棵二叉,若该二叉的带权路径长度达到最小,则称该二叉为霍夫曼。 霍夫曼中权值越大的节点离根越近。...只有当二叉的带权路径长度最小时,二叉才是霍夫曼。...从森林中选出根节点权值最小的两棵,分别作为新的左右子树(这样构造新满足霍夫曼),且新的根节点权值为其左右子树根结点的权值之和。然后将被合并的两棵从森林中删除,将新添加到森林中。...现在验证一下,的带权路径长度为 WPL = 13*1 + 7*2 + 3*3 + 5*3 = 51,权值越大的节点路径越短,所以这是一棵霍夫曼。 三、Python实现霍夫曼 1.

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    python入门线路|Python技能测评

    简介 csdn最近新推出了一个【python技能】的东西, 内测地址 可以说是把python相关需要学习的东西分的很清楚了,里面也提供了对应知识点下的 优质博主的博文,供大家学习,包含了知识点,参考资料...虽然说 csdn python技能 很详细了但是,缺乏一个明确的学习路径,先学什么后学什么。...我知道很多人收藏了很多python资料,视频、书、文章之类的,迟迟没有动手,主要不知道从哪开始,python技能刚好弥补了这个东西,不要完全依靠技能树下面的博文,可以参照这个路径,把自己那些吃灰的资源利用起来...里面有对应文章资料,也可以直接参考我这篇文章 《Python环境配置|Python技能》 1.2学习内容——语法学习 如下图,主要学习我框出来的这几部分就可以了,直接按他这个顺序往下看就行,内部顺序还是没问题的...1.3学习内容——方向选择 后面这些就不是就不属于基本技能了,到你选择自己方向的时候了,python可以做的东西很多,对应的要求的能力也是有很大区别的,当然全栈很吃香,但是全栈也不是所有都精通,只是所有都懂

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    Python数据结构__

    是一种非常重要的数据结构,它是非线性结构,它不是Python内置的数据结构; :   1.非线性结构,每个元素可以有多个前驱和后继;   2.是n(n>=0)个元素的集合     n=0时,称为空...;     只有一个特殊的没有前驱的元素,称为的根Root;     中除了根结点外,其余元素只能有一个前驱,可以有零个或多个后继;   3.递归定义     T是n(n>=0)个元素的集合。...上图的深度为4 堂兄弟: 双亲在同一层的结点 ---- ---- 有序: 结点的子树是有顺序的(兄弟有大小,有先后次序),不能交换 无序: 结点的子树是有无序的,可以交换 路径: 中的k个结点...斜:   左斜,所有结点都只有左子树;   右斜,所有结点都只有右子树; ---- ---- 满二叉: 一棵二叉的所有分支结点都存在左子树和右子树,并且所有叶子结点只存在在最下面一层。...  完全二叉由满二叉引出; 满二叉一定是完全二叉,但完全二叉不是满二叉;   k为深度(1<=k<=n),则结点总数最大值为2^k-1,当达到最大值的时候就是满二叉; ---- 二叉的性质

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    Python算法——的直径

    Python中的的直径算法详解 的直径是中任意两个节点之间最长路径的长度。在本文中,我们将深入讨论的直径问题以及如何通过深度优先搜索(DFS)算法来解决。...我们将提供Python代码实现,并详细说明算法的原理和步骤。 的直径 的直径定义为中任意两个节点之间最长路径的长度。这个路径不一定经过根节点。...直径的计算通常是通过计算中每个节点为起点的最长路径,然后取其中的最大值。 深度优先搜索算法求解的直径 深度优先搜索(DFS)是一种递归的算法,通过深度遍历的节点。...:", diameter) 输出结果: 的直径: 3 这表示的直径为3,最长路径为节点4到节点5或节点2到节点1到节点3。...通过深度优先搜索算法,我们能够有效地求解的直径问题。这种算法的时间复杂度为O(N),其中N为中的节点数。通过理解算法的原理和实现,您将能够更好地解决类似的树结构问题。

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    Python算法——的重建

    Python中的的重建算法详解 的重建(Tree Reconstruction)是一种从给定的遍历序列中恢复原树结构的算法。...在本文中,我们将讨论的重建问题以及常见的重建算法,包括先序遍历和中序遍历序列重建二叉,以及层序遍历序列重建二叉。我们将提供Python代码实现,并详细说明每个算法的原理和步骤。 1....先序遍历和中序遍历序列重建二叉 给定一个二叉的先序遍历序列和中序遍历序列,我们可以通过递归地进行树的重建。...层序遍历序列重建二叉 给定一个二叉的层序遍历序列,我们可以使用队列来逐层构建树结构。队列中的每个元素代表一个树节点,我们按照层序遍历的顺序依次将节点加入队列,并根据队列中的顺序建立的连接关系。...,分别使用先序遍历和中序遍历序列,以及层序遍历序列重建二叉

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