- @WangTaoTao_
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二、数据提取在发送请求获取响应之后，可能存在多种不同类型的响应内容；而且很多时候，我们只需要响应内容中的一部分数据。1 响应分类结构化的响应内容json字符串（高频出现）可以使用re、json等模块来提取特定数据xml字符串（低频出现）可以使用re、lxml等模块来提取特定数据非结构化的响应内容html字符串可以使用re、lxml等模块来提取特定数据...
二、距离向量1）欧氏距离欧式距离是最容易值观理解的距离度量方法。2）曼哈顿距离在曼哈顿街区要从一个十字路口开车到另一个十字路口，驾驶距离显然不是两点之前的直线距离。这个实际的驾驶距离就是"曼哈顿距离"。曼哈顿距离也称“城市街区距离”。3）切比雪夫距离国际象棋中，国王可以直行、横行、斜行，所以国王走一步可以移动到相邻8个方格中的任意一个。国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2...
三、K值的选择K值选择问题，李航博士的一书「统计学习方法」上所说：选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，“学习”近似误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，与此同时带来的问题是“学习”的估计误差会增大，换句话说，K值的减小就意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合；选择较大的K值，就相当于用较大领域中的训练实例进行预测，其优点是可以减少学...
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dnspythondnspython（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...
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...