目录1.Dijkstra算法1.1使用范围1.2算法思路1.3实例2.代码2.1dijstra函数2.2调用函数1.Dijkstra算法1.1使用范围∙\bullet∙ 寻求从一固定顶点到其余各点的最短路径∙\bullet∙ 有向图、无向图和混合图∙\bullet∙ 权非负1.2算法思路每一次迭代产生一个永久标号，把它接入到以起始点为v0根的树中，在这棵树上每一个顶点与根结点之间的路径皆为最短路径

目录一.准备工作二.进行分析三.完整代码一.准备工作引入如下库：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport bs4二.进行分析根据网址http://www.gaosan.com/gaokao/241219.html我们找到对应网页，按F12打开开发者界面。点击左上角图标：然后就可以查找指定内容，我们随便点击一个大学，可以看到对应的HTML内

目录python实现分步源代码（全部）测试集1（波士顿房价数据集）测试集2（糖尿病数据集）总结python实现分步划分数据子集（左子树划分比指定值小的样本集合，右子树划分比指定值大的样本集合）import numpy as np#获取数据子集，分类与回归的做法相同#将数据集根据划分特征切分为两类def split_dataset(data_x,data_y,fea_axis,fea_value):

目录1.线性回归模型1.1 一元线性回归模型1.2多元线性回归模型1.3损失函数2.相关代码2.1LinearRegression类2.2求解代码2.3绘图代码1.线性回归模型1.1 一元线性回归模型简单的讲，一元线性模型就是指只有一个特征量，然后对应带有一个标签（结果）。一元线性回归模型一般如下：y=wx+b{\color{Violet}y = wx+b}y=wx+b其中 w{\color{Re

文章目录前言1.通信基础1.1基本概念1.2求极限公式（两个）1.2.1奈氏准则（奈奎斯特定理）1.2.2香农定理1.3编码与调制1.4数据交换方式1.4.1电路交换1.4.2报文交换1.4.3分组交换(最常使用)1.4.4综合2.传输介质&设备2.1传输介质2.1.1导向传输介质2.1.2非导向传输介质2.2物理层设备2.2.1中继器2.2.2集线器前言对于计算机网络的物理层来说，我们先

引言：我们都知道计算机网络具有分层结构，不管是OSI七层参考模型还是TCP/IP参考模型，我们首先要知道为什么要进行分层。首先介绍一下发送文件前需要完成的工作：∙\bullet∙ 发起通信的计算机必须将数据通信的通路进行激活。∙\bullet∙ 要告诉网络如何识别目的主机∙\bullet∙ 发起通信的计算机要查明目的主机是否开机，并且与网络连接正常。∙\bullet∙ 发起通信的计算机要弄清楚对方

目录python实现分步源代码（全部）测试集1（波士顿房价数据集）测试集2（糖尿病数据集）总结python实现分步划分数据子集（左子树划分比指定值小的样本集合，右子树划分比指定值大的样本集合）import numpy as np#获取数据子集，分类与回归的做法相同#将数据集根据划分特征切分为两类def split_dataset(data_x,data_y,fea_axis,fea_value):

目录BP算法（分步）源代码（全部）测试数据集一（鸢尾花集）源代码（全部）测试数据集二（手写数字集）源代码（全部）实验内容：实现BP算法类，并使用两个数据集进行测试。BP算法（分步）BP算法主要由前向传递和后向传递两个部分构成。首先定义BPNetWork类：初始化函数init，生成四个基本变量（权重+偏置）：'''初始化函数init'''def __init__(self,):'''w1、w2分别为

目录python实现分步源代码（全部）测试集1（波士顿房价数据集）测试集2（糖尿病数据集）总结python实现分步划分数据子集（左子树划分比指定值小的样本集合，右子树划分比指定值大的样本集合）import numpy as np#获取数据子集，分类与回归的做法相同#将数据集根据划分特征切分为两类def split_dataset(data_x,data_y,fea_axis,fea_value):

目录1.线性回归模型1.1 一元线性回归模型1.2多元线性回归模型1.3损失函数2.相关代码2.1LinearRegression类2.2求解代码2.3绘图代码1.线性回归模型1.1 一元线性回归模型简单的讲，一元线性模型就是指只有一个特征量，然后对应带有一个标签（结果）。一元线性回归模型一般如下：y=wx+b{\color{Violet}y = wx+b}y=wx+b其中 w{\color{Re