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：