9.决策树算法APIclass sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None)criterion特征选择标准“gini"或者"entropy”，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一默认"gini"，即CART算法。min_samples_split...

1.3 DNS处理模块dnspython​dnspython（http://www.dnspython.org/）是Python实现的一个DNS工具包，它支持几乎所有的记录类型，可以用于查询、传输并动态更新ZONE信息，同时支持TSIG（事务签名）验证消息和EDNS0（扩展DNS）。在系统管理方面，我们可以利用其查询功能来实现DNS服务监控以及解析结果的校验，可以替代nslookup及dig等..

机器学习一、人工智能1）人工智能应用场景就与现在的社会发展趋势而言，人工智能已经体现在了大家生活中的很多方面，如交通路况查询，电商网站的推荐系统，手机的人脸识别等。2）人工智能发展必备的三要素：数据算法计算力CPU、GPU、TPUCPU和GPU的简单对比：CPU主要适合I/O密集型的任务GPU主要适合计算密集型的任务那么什么样的程序适合在GPU上运行呢？1...

五、特征工程—特征预处理1.特征预处理概念通过一些转换函数将特征数据转换为更加适合算法模型的特征数据的过程。2.为什么要进行归一化/标准化？特征的单位或者大小相差较大，或者说某些特征的方差比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征。无量纲化：就是将不同规格的数据转换到同一规格3.特征预处理APIskklearn.preprocessing...

8.特征提取1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）2 特征提取APIsklearn.feature_extraction3 字典特征提取作用：对字典数据进行特征值化sklearn.feature_extrac...

2.1 文件内容差异对比方法​difflib作为Python的标准库模块，无需安装，作用是对比文本之间的差异，且支持输出可读性较强的html文档，与Linux下的diff命令相似。我们可以使用difflb对比代码、配置文件的差别，在版本控制方面是非常有用。2.1.1 两个字符串的差异对比#!/usr/bin/pythonimport difflib# 定义字符串text1 = ''...

一、聚类算法1.概念：聚类算法是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会产生不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离。2.聚类算法与分类算法最大的区别：聚类算法是无监督学习，而分类算法是监督的学习算法。3.聚类算法的分类粗聚类细聚类4.聚类算法的API...

机器学习工作流程1）机器学习概念：机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。2）机器学习工作流程机器学习工作流程总结1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习5.模型评估3）数据简介：在数据集中一般：一行数据我们称为一个样本一列数据我们称为一个特征有些数据有目标值，有些数据没有目标值数据类型构成：数据...

一、实际开发项目中数据库的设计1.需求根据项目的原型图，进行数据库的设计。表结构的设计字段类型、是否主键、是否为null等索引的设计，在哪些字段上建立索引等数据库引擎的选择，InnoDB、MyISAM等思路：词性分析法，动词体现关系，名词体现表或者字段；2.设计主键：一般业务数据不会做主键；mysql5.7版本之后，新出的数据类型JSON,longtex...

实现从面向过程到面向对象的过度，通过更改前面的学生管理系统实现面向对象，也证明了面向过程可以完美过度到面向对象，从而为以后的程序进步做了进一步优化，方便以后的程序更改。完整代码如下：student_main模块中的代码import student_toolsclass Student(student_tools.StudentT):def __init__(self):...