- 博客(77)
- 资源 (10)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 用for循环解决鸡兔同笼问题:上有三十五头，下有九十四足,问雉兔各几何?
tou=35zu=94for ji in range(1,36): tu=tou-ji if ji*2+tu*4==94: print("鸡的数量为:",ji) print("兔的数量为:", tu)
2021-04-30 11:06:20
2563
原创 安装IDM Integration Module插件
安装IDM Integration Module插件打开:https://chrome.google.com/webstore/detail/idm-integration-module/ngpampappnmepgilojfohadhhmbhlaek安装即可，谷歌应用商店搜不到IDM Integration Module插件
2021-03-02 19:21:14
2186
原创 pip更换源，换成国内镜像
由于使用pip或pip3安装python第三方包时，经常出现read timed out问题，所以需要将pip的官方软件源服务器换成国内的镜像服务器，从而提升python软件包安装效率和成功率。1、pip国内镜像地址阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/清华大学 htt...
2021-02-27 20:51:36
44394
2
原创 cmd命令行中无pip命令的解决办法
只需简单的两步即可，按顺序执行以下命令（在cmd中）：python -m ensurepippython -m pip install --upgrade pip --force-reinstall重新再输入pip的命令就有了。
2021-02-27 20:38:58
8975
11
原创 快速搞定Jupyter Notebook添加代码自动补全功能
本次要介绍的两个功能是：（1）针对 jupyter notebook 中的 Markdown 文件自动生成目录（2）自动补全代码上述两个功能，都是有 python的一个 jupyter 扩展插件Nbextensions库来实现。安装该库的命令如下：python -m pip install jupyter_contrib_nbextensions然后执行：jup...
2019-08-11 10:03:34
10297
1
转载 scikit-learn数据预处理，对特征进行归一化和标准化
一、为什么需要进行特征缩放？因为对于大多数的机器学习算法和优化算法来说，将特征值缩放到相同区间可以使得获取性能更好的模型。就梯度下降算法而言，例如有两个不同的特征，第一个特征的取值范围为1~10，第二个特征的取值范围为1~10000。在梯度下降算法中，代价函数为最小平方误差函数，所以在使用梯度下降算法的时候，算法会明显的偏向于第二个特征，因为它的取值范围更大。在比如，k近邻算法，它使用的是欧...
2019-08-10 15:09:17
1407
原创 sklearn数据预处理：归一化、标准化
归一化：1、把数变为（0，1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。2、把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。归一化算法有：1.线性转换 y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)２.对数函数转换：y...
2019-08-10 15:03:58
1050
转载 使用sklearn训练xgboost模型
xgboost是提升树方法的一种，算法由GBDT改进而来，在计算时也采用并行计算，速度更快。sklearn中提供分类和回归的xgboost模型，本文对二分类问题采用xgboost进行训练。一、数据准备1、样本正样本：1.5W 负样本：10W 5个特征2、分训练集和测试集import pandas as pdfrom sklearn.model_selecti...
2019-08-09 22:30:18
1761
原创 机器学习（GDBT+Xgboost）代码实现及参数解释
实验数据集选取：1、分类数据选取 load_iris 鸢尾花数据集from sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris()data.data[[10, 25, 50]]data.target[[10, 25, 50]]list(data.target_names)list(data.feature_names)2、回归...
2019-08-09 22:24:33
635
转载 安装慢，可以把anaconda conda 切换为国内源
windows下在清华源和中科大源之间自行选择1 添加清华源命令行中直接使用以下命令conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...
2019-08-09 08:41:14
1511
转载 No module named 'sklearn.cross_validation'解决方法
在python 机器学习及实践这本书中，交叉验证从cross_validation中引用from sklearn.cross_validation import train_test_split然后报错：No module named 'sklearn.cross_validation'原因：这个cross_validatio这个包早就不在使用了，划分到了model_sele...
2019-08-05 11:53:09
387
转载 提示"ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.grid_search' "错误的解决
问题描述python运行代码时，到from sklearn.grid_search import GridSearchCV时报错：ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.grid_search'原因DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 ...
2019-08-05 11:44:10
809
转载 PCA(主成分分析)方法的应用场景
PCA(Principal Component Analysis ， PCA )是主成分分析方法，是一种较为粗糙的降维方法，对于小样本量的数据来说，它不如因子分析方法实用。但是当数据量较大时，主成分分析方法就有了用武之地了。PCA方法常用于人脸识别。 当样本数据成千上万时，维数上千时，PCA是非常有效的一种降维方法，它能起到的作用有两个：一个是节约存储空间，当数据量过多时，通过减少减少几个维...
2019-07-27 11:35:41
8023
原创 win10无法安装以下功能 .net framework 3.5
Windows update服务关闭了，解决办法:启动windows update服务重新安装即可。
2019-07-26 19:03:17
1405
原创 为Jupyter Notebook 添加目录索引~
步骤一：安装扩展包jupyter_contrib_nbextensionspip install jupyter_contrib_nbextensions步骤二：配置nbextensionsjupyter contrib nbextension install --user步骤三：启动Jupyter Notebook ，点选nbextensions，勾选Tabl...
2019-07-23 21:04:59
2102
原创 VSCode汉化且设置中文语言显示
Vscode是一款开源的跨平台编辑器。默认情况下，vscode使用的语言为英文(us)，如何将其显示语言修改成中文了？1）打开vscode工具；2）使用快捷键组合【Ctrl+Shift+p】，在搜索框中输入“configure display language”，点击确定后；3）修改locale.json文件下的属性“locale”为“zh-CN”;4）重启vscode工具；如...
2019-07-22 23:26:58
161
转载 教育行业公开数据集免费下载
Edx在线课程数据EdX是Harvard和MIT两所顶尖院校于2012年4月联合推出的在线慕课平台。用户可以在edX上学习这两所名校开设的超优质课程，内容涵盖计算机科学，技术，科学，工程，数学，人文，社会等不同领域。平台集中了尖端教育的资源，是免费给大众开放的非营利平台。数据获取地址：Online Courses from Harvard and MIT2）数据集中各字段含义：共有2...
2019-07-19 20:14:00
10285
4
转载 自适应学习在互联网中的应用
1.什么是自适应学习？适应性学习是根据斯皮罗的生成学习理论、建构理论、多媒体认知理论整合而成的学习理论模式，根据项目反映理论进行筛选题目，使得题目落在学生的最近发展区内，从而帮助学生学习。适应性学习系统提供对不同学习者的个性化学习需求的适应，包括学习诊断的适应性、学习内容的适应性、学习者自主选择学习策略的适应性等。对于相同的学习内容，适应性学习支持系统为不同的学习者提供不同的学习方式。[1]...
2019-07-07 12:01:41
791
转载 基于在线学习行为的评价模型的设计与实现
1.评估模型的需求分析学习评价是学习者在学习过程中非常重要的部分，但因为在线学习和传统学习方式在学习环境、方式上的区别，所以在传统方式中的评价模式不太适用于在线学习。因此，在当代，伴随着计算机技术与互联网技术高速发展的在线学习的发展，构建出一套针对在线学习实际情况对学习行为分析与评价体系非常重要。在线学习分析的评价模型主要是对学生的在线学习行为进行一个分析和评价，主要的作用和意义如下：（1...
2019-07-06 23:11:05
2388
2
原创 JetBrains 系列软件汉化包(Pycharm、IntelliJ IDEA、WebStorm等汉化链接)
汉化链接： https://github.com/pingfangx/TranslatorX/blob/master/README.md
2019-07-04 23:43:50
191
转载 聊聊在线教育的推荐系统
今天不谈推荐系统架构，也不谈具体的推荐算法，仅从一个本人亲历过的推荐产品来讨论个性化推荐怎么做的更友好一点的问题。在线教育产品中主要存在着两大类的推荐需求，题目、视频等教育资源的推荐和 辅导老师的推荐，这两大类的推荐都是将平台上的资源与实际需求者进行匹配。下面主要讨论题目、视频等教育资源得推荐为例。实际上，推荐系统是用户与平台资源池进行交互的纽带，其为用户较小信息负载，将最合理的资源推...
2019-06-22 22:52:37
1558
2
转载 8款最佳的开源在线学习CMS系统
如今，CMS变得越来越流行，因为它不需要太多的编程能力，即便你是新手也能利用CMS很好的完成相应的工作。网络上有许许多多的在线学习平台，但想要选到适宜的却不是简单之事。本文罗列了8款最好的开源在线学习平台，基于这些平台提供强大的功能及安全的用户界面，从而帮助Web开发者大大提高工作效率。eFront Learningefront是一套功能齐全的在线学习管理系统，其拥有强大的功能，可创...
2019-06-22 22:48:32
15658
2
原创 Win10前面板插口耳机无声音，无Realtek控制器，前置耳机孔无法使用解决方案！
今天用win10遇到个奇怪的问题，win10用驱动精灵安装并且升级了驱动之后，控制面板里没有Realtek的设置，耳机插前置声孔没有反应，插后置孔可以。不应该是驱动的问题，起初怀疑是硬件问题，后来发现找不到Realtek的程序，这样就无法设置前置或者后置声孔，打开计算机硬件列表，发现声音栏目下出现了好几个声音驱动，除了Realtek还有NVIDIA以及Intel显示器音频。我最后解决方案是：...
2019-06-22 09:37:47
30268
转载 国外24个值得关注的自适应学习工具
在线教育市场上充斥着提供或者声称提供自适应学习的工具。接下来，我们就将列举出24个工具供大家比较。当然，我们的列表并不全面，仅仅列举出了一些比较有名的和新工具的代表。1Ck-12 Platform2Aleks官网： https://www.aleks.com/领域：幼教、K-12；数学Aleks是一个评测学生掌握情况的系统，应用于很多科目。这个系统是为了测试入学孩子的数...
2019-06-21 20:33:16
1994
转载 如何重启SQL Server 2005 服务
打开‘开始’－‘所有程序’－‘Microsoft SQL Server 2005 ’－‘配置工具’－‘SQL Server 配置管理器’(SQL Server Configuration Manager)，选择“SQL Server 2005 服务”，可以在右边右击选择需要重启的服务，进行“停止”、“暂停”、“重新启动”等动作。...
2019-06-16 10:46:34
1135
转载 网站建设中ASP.NET和.NET的区别和联系
关于ASP.NET和.NET的区别和联系对于一个新手，往往会被这些名字给搞蒙了，对不起（笨小孩我也被搞蒙过，见笑啦），这归根结底还是怪自己对知识掌握和了解的不够，废话不多，直接到主题。ASP.NET和.NET的区别和联系.NET一般所说的.NET指的是.NET框架即为（.Net Framework）,他是微软提供的开发平台框架，可以做以下事情Windows 应用程序 Web ...
2019-06-16 09:20:46
253
翻译 《机器学习》赵卫东学习笔记 第8章支持向量机（课后习题及答案）
1 作为一种分类算法，支持向量机的基本原理是什么？支持向量机是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。2 支持向量机适合解决什么问题？支...
2019-06-07 23:05:58
5063
1
翻译 《机器学习》赵卫东学习笔记 第13章推荐系统（课后习题及答案）
1 推荐系统的功能是什么？推荐系统是一种帮助用户快速发现有用信息的工具。通过分析用户的历史行为，研究用户偏好，对用户兴趣建模，从而主动给用户推荐能够满足他们感兴趣的信息。本质上，推荐系统是解决用户额外信息获取的问题。在海量冗余信息的情况下，用户容易迷失目标，推荐系统主动筛选信息，将基础数据与算法模型进行结合，帮助其确定目标，最终达到智能化推荐。2 讨论推荐系统的结构组成。推荐系统有三...
2019-06-07 23:01:03
2429
翻译 《机器学习》赵卫东学习笔记 第12章高级深度学习（课后习题及答案）
1 目标检测与追踪中的运动目标如何合理地表示？目标检测和追踪需要注意运动目标的表示，例如对其视觉特征进行建模，并采用相似性度量来对帧图像进行匹配，在追踪过程中需要处理大量冗余信息，采用搜索算法缩小比较范围。为了合理地表示运动目标，首先要获取目标的初始状态并且提取目标的特征，在此基础上构建目标描述模型，模型可分为生成式模型和判别式模型。生产式方法运用生成模型描述目标的表现特征，之后通过搜索候选目...
2019-06-07 22:58:23
1462
翻译 《机器学习》赵卫东学习笔记 第11章深度学习（课后习题及答案）
1 深度学习的提出背景是什么？深度学习是一种利用复杂结构的多个处理层来实现对数据进行高层次抽象的算法，是机器学习的一个重要分支。传统的BP算法仅有几层网络，需要手工指定特征且易出现局部最优问题，而深度学习引入了概率生成模型，可自动地从训练集提取特征，解决了手工特征考虑不周的问题。而且初始化了神经网络权重，采用反向传播算法进行训练，与BP算法相比取得了很好的效果。2 讨论大数据技术对深度学习...
2019-06-07 22:52:07
2734
翻译 《机器学习》赵卫东学习笔记 第6章 神经网络（课后习题及答案）
1 简述感知机的基本原理一个感知器可以接收n个输入x=(x1,x2,…,xn)，对应n个权值w=(w1,w2,…,wn)，此外还有一个偏置项阈值，就是图中的b，神经元将所有输入参数与对应权值进行加权求和，得到的结果经过激活函数变换后输出，计算公式如下： ...
2019-06-07 22:45:24
12563
翻译 《机器学习》赵卫东学习笔记 第5章文本分析（课后习题及答案）
1.讨论常见的文本数据有哪些来源。可以从公开数据源下载，或者利用自有数据集，或者按照分析需求从网络抓取2.文本挖掘的过程由那几个环节组成?这些环节分别负责哪些工作?一般经过分词、文本特征提取与表示、特征选择、知识或信息挖掘和具体应用等步骤。分词包括了对文本分词、去除停用词、词形归一化等；文本特征提取与表示包括了词性标注、句法分析、语义分析、特征提取与表示等；在特征选择后，通过知...
2019-05-31 23:38:53
8512
翻译 《机器学习》赵卫东学习笔记 第4章 聚类分析（课后习题及答案）
1.聚类分析的目的是什么?聚类分析用于对未知类别的样本进行划分，将它们按照一定的规则划分成若干个类族，把相似(距高相近)的样本聚在同一个类簇中， 把不相似的样本分为不同类簇，从而揭示样本之间内在的性质以及相互之间的联系规律2.讨论聚类与分析的关系聚类算法将未标记的样本自动划分为多个类簇，但不会提供对每个类簇的语义解释，这部分解释就需要数据分析人员对聚类结果进行归纳总结，阐...
2019-05-31 23:36:16
12379
2
翻译 《机器学习》赵卫东学习笔记 第3章 决策树与分类算法（课后习题及答案）
1.分类解决什么问题?分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通过学习训练样本中属性集与类别之间的潜在关系，并以此为依据对新样本属于哪一类进行预测2.常用的分类算法有哪些?举例说明其应用。常用的分类算法包括决策树、支持向量机、最近邻、贝叶斯网络和神经网络等3.简述决策树的生成过程。决策树的构建过程是按照属...
2019-05-31 23:31:54
7745
原创 Python设计一个学生类
设计一个表示学生的( Student )类,该类的属性有姓名( name )、年龄(age)成绩scores )绩包含语文、数学和英语三科成绩,每科成绩的类型为整数),另外有3个方法。 (1获取学生姓名的方法: getname(),返回类型为String. (2)获取学生年龄的方法: getage()方法,返回类型为int (3)返回3门科目中最高的分数: get cou...
2019-05-31 23:26:11
54565
5
原创 Python面向对象编程知识点
上1-简述self在类中的意义。 不用实例化对象就能够在本类中访问自身的属性或方法。 2-类是由哪三个部分组成的？ 类名，属性，方法 3-构造方法和析构方法的作用 分别用于初始化对象的属性和释放类所占用的资源。下1.请简述如何保护类的属性。 （1）把属性定义为私有属性，即在属性名的前面加上两个...
2019-05-31 23:24:47
250
原创 Python模块章节知识点
1.解释Python脚本程序的"_name”的作用。 每个Python脚本在运行时都有一个“__name__”属性。 如果脚本作为模块被导入，则其“__name__”属性的值被自动设置为模块名； 如果脚本独立运行，则其“__name__”属性值被自动设置为“__name__”属性。 ...
2019-05-31 23:21:51
294
转载 IRT模型的参数估计方法（EM算法和MCMC算法）
1、IRT模型概述 IRT（item response theory 项目反映理论）模型。IRT模型用来描述被试者能力和项目特性之间的关系。在现实生活中，由于被试者的能力不能通过可观测的数据进行描述，所以IRT模型用一个潜变量θθ来表示，并考虑与项目相关的一组参数来分析正确回答测试项目的概率。目前常见的IRT模型有2-PL模型和3-PL模型。其具体表达式如下： 2-PL模...
2019-05-30 18:23:21
8771
1
转载 Deep Knowledge Tracing (深度知识追踪)
Deep Knowledge Tracing (深度知识追踪)论文：Deep Knowledge Tracing Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization How Deep is Knowledge Tracing?ten...
2019-05-30 18:20:23
2430
转载 【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之前背下来了，但是一紧张大脑一片空白全忘了，导致回答的很差。我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题，我的面试经验是：一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率，那个率，...
2019-05-28 22:05:09
1618
天若OCR文字识别软件.zip
2019-06-21
在线教育数据资源.zip
2019-05-15
快速搭建Java运行环境_scripts.zip
2019-05-15
利用Python进行数据分析-中文版-Wes McKinney-唐学韬(高清版)
2019-05-08
《机器学习实践应用》李博_高清PDF
2019-04-30
IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战[王国平][清华大学出版社][2014.11]（上）
2019-04-29
IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战[王国平]（下）数据和程序
2019-04-29
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人