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简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 一、统计知识 01|随机事件： 1、概念 随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…} 随机事件中的事件形式可能由各种形式，比如{"正面","反面"}，{"优","良","差"}。 2、条件概率 P(
算法
简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？ 01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都是什么人，就可以判断出他是什么样的人了。 02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类。 1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单
算法
一、引言 在当今这个数字化的世界中，数据的安全性变得越来越重要。密码是保护个人和企业数据的关键，然而，如何安全地存储和验证密码却是一个持续的挑战。bcrypt是一种解决这个问题的优秀加密算法，它结合了密码哈希函数和加密算法，使得密码验证过程既安全又高效。 二、bcrypt原理 bcrypt是一种基于哈希函数的加密算法，它使用一个密码和一个盐值作为输入，生成一个固定长度的密码哈希值。这个哈希值在每次密码输入时都会重新生成，而且会随着盐值的改变而改变。bcrypt的盐值是一个随机生成的字符串，与密码一起用于哈希函数中，使得相同的密码在每次加密时都会生成不同的哈希值。 bcrypt的另一个重要特点是它使用了一个加密算法来混淆密码哈希值。这个加密算法使用一个密钥和一个初始化向量（IV）来加密密码和盐值。加密后的数据被存储在数据库中，用于后续的密码验证。 bcrypt的加密过程可以分为以下几个步骤： 1. 生成盐值：bcrypt使用一个随机数生成器生成一个随机的盐值。这个盐值是一个随机的字符串，用于与密码一起生成哈希值。 2. 混合盐值和密码：将密码和盐值混合在一起，然后使用一
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你的文章非常深刻地探讨了学习编程和技术的哲学问题，并用Dijkstra最短路径算法来解释了如何在有限的时间和资源中做出最佳决策。以下是一些你提到的观点的进一步扩展和总结： 1. **Trade-Off（交易）**： - 在编程和技术的学习过程中，总是会有权衡利弊的情况。例如，学习一门语言可能会牺牲对另一门语言的理解，但也会带来更多的就业机会或项目选择。 - 这种交易不是坏事，而是技术进步和职业生涯发展的必经之路。 2. **算法的选择**： - 不同的算法可能适用于不同的场景。Dijkstra最短路径算法是一种经典的应用于图论中的贪心算法，但它并不适合所有问题。例如，如果问题有多个目标或需要考虑多方面的因素，可能就需要更复杂的算法。 - 学习和理解不同算法的目的，可以帮助你根据具体问题选择合适的解决方案。 3. **持续学习**： - 技术领域日新月异，持续学习是非常重要的。通过不断的学习和实践，可以不断提高自己的技能和知识水平。 - 职场中很多人会选择在职业生涯早期掌握多种技术和工具，以增加自己的竞争力。 4. **目标与路径**：
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著名计算机科学家 Niklaus Wirth 曾说过：程序＝数据结构＋算法。数据结构是程序的骨架，而算法则是程序的灵魂。二者缺一不可，相辅相成。 数据结构提供了存储和组织数据的框架。算法则定义了在这个框架内如何操作数据以实现特定的功能。没有良好的数据结构，算法可能无法高效运行；而没有算法，数据结构也无法发挥其应有的作用。因此，程序设计不仅仅是编写代码，更重要的是设计合适的数据结构和算法来解决实际问题。 算法涉及的知识复杂、抽象且内容庞大，这也难怪有些算法名著动不动都是几百页起的大部头。内容有难度，而且坚持学习下去也需要一定的勇气。 如果有一本书可以将算法里的重点难点拆解并用图的方式展示给你，内容就像小说一样，让你看完一页还想继续往下看，这样的书，是不是所有算法学习困难者的心之所想。 《算法图解》就是这样一本书，它用最朴实的语言讲明白了数组、栈、图、基础数据结构等算法基础知识。算法部分更是图示步骤、原理解析超级详细。很多算法例子都是根据示例场景进行的，比如地图最短路径，大数据分析，AI 等。举例的同时还会为大家分析算法的执行效率。 这本不可多得，深受读者喜爱的好书如今销量已经
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数据分析是处理和解释数据以发现有用信息和洞察的过程。其中，分类算法是数据分析领域的一个重要组成部分，它用于将数据分为不同的类别或组。 本文将介绍分类算法的基本概念和进阶技巧，以及如何在Python中应用这些算法，包括示例代码和实际案例。 一、分类算法入门 1. 什么是分类算法？ 分类算法是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别或组。它是数据分析中的重要工具，可用于解决各种问题，如垃圾邮件检测、疾病诊断、图像识别等。分类算法的目标是从已知类别的训练数据中学习规律，然后将这些规律应用于新数据的分类。 2. 常见的分类算法 在数据分析中，有许多不同的分类算法可供选择，每个算法都有其特点和适用场景。 以下是一些常见的分类算法： * 决策树（Decision Trees） ：基于树状结构的模型，通过对数据的特征进行逐步划分来进行分类。 * 随机森林（Random Forest） ：是一种集成学习方法，通过多个决策树的组合来提高分类的准确性。 * 支持向量机（Support Vector Machine，SVM） ：一种二分类模型，通过构建超平面来实现数据分类。 *
🍁1.前言 在上一篇文章中，我们介绍了如何对mnist数据集建立一个二分类模型，我们当时解决的问题是给我一张图片，判断是否是数字7，但是我们不仅仅对数字7感兴趣，我们希望给我一张任意的图片，计算机能告诉我这张图片是数字几。这是一个多分类问题。一些算法（如SGD分类器、 随机森林分类器和朴素贝叶斯分类器）能处理多个类。其他（如logistic回归）是严格的二元分类器。但是我们可以通过一些策略来实现使用二分类器进行多分类 * OvR：一种方法是对于0-9十个类别，我们对每个类建立一个二分类器。判断是否属于该类，具体实现方法是，给我一张图片，分别使用这十个分类器预测属于该类的概率。选择概率最大的那一类作为预测结果 * OvO：另一种方法是对于0-9十个类别，每一次选两个类别进行比较，比较属于哪一类的概率更大。对于minist数据集，则必须在所有45个分类器进行比较，看看哪个类赢的最多。OvO的主要优点是，每个分类器只需要在训练集的一部分进行训练，即选择需要区分的两个类的数据集。然而，对于大多数二进制分类算法，OvR是首选。 当我们使用二分类器来处理多分类任务时，sklearn会自
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《python机器学习从入门到高级》分类算法：（上） 引言 我们在之前的文章已经介绍了机器学习的一些基础概念，当拿到一个数据之后如何处理、如何评估一个模型、以及如何对模型调参等。接下来，我们正式开始学习如何实现机器学习的一些算法。 回归和分类是机器学习的两大最基本的问题，对于分类算法的详细理论部分。 本文主要从python代码的角度来实现分类算法。 # 导入相关库 import sklearn import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 🌳1. 数据准备 下面我们以mnist数据集为例进行演示，这是一组由美国人口普查局的高中生和雇员手写的70000个数字图像。每个图像都用数字表示。也是分类问题非常经典的一个数据集 # 导入mnist数据集 from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784', version=
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简说Python推荐作者：千与千寻，北京大学硕士，CSDN优质博主 来源：AI学习经历分享 One old watch, like brief python 创作背景 “飞雪连天射白鹿，笑书神侠倚碧鸳”，相信很多90后知道这副对联的含义，这是武侠小说作家金庸先生的作品合集，说实话在所有的作品中我最喜欢的是倚天屠龙记和天龙八部，应该说基本都喜欢，但是这两部中的爱恨情仇最为突出，倚天屠龙记中周芷若和赵敏，张无忌，再到天龙八部中的乔峰。 说起来武侠小说中的武林高手是真的帅！现在的电影制作技术越来越高超了，武术特效做的效果的做的真的很酷炫。最为酷炫的一个是残影特效，说到残影特效，我们直接上效果！ 以上是天龙八部中的灵鹫宫宫主虚竹与鸠摩智进行比武时的武功展示，看得出来残影效果真的给人一种感觉武功深不可测的感觉，那种这种酷炫的残影效果是怎么实现的呢？今天就让我们使用百度开源的深度学习框架飞桨来实现这样的视频残影效果。 在实践历程中我们使用了Paddle框架所集成的Paddlehub的深度学习模型库，Paddlehub中包含了很多的深度学习的预训练模
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目标检测算法 * * * * * * 目标检测算法 一、引言 目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在从图像或视频中识别并定位出目标物体的位置和类别。随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法的性能得到了显著提升。本文将对目标检测算法进行详解，包括其基本原理、主流算法以及应用场景等方面。 二、目标检测算法基本原理 目标检测算法的基本原理是通过训练一个深度学习模型，使其能够自动学习图像中目标物体的特征表示，并在测试阶段根据这些特征表示对输入图像进行目标物体的识别和定位。目标检测算法通常包括两个主要部分：特征提取和目标定位。 1. 特征提取：特征提取是目标检测算法的核心之一，其目的是从输入图像中提取出与目标物体相关的特征信息。传统的目标检测算法依赖于手工设计的特征提取器，如Haar特征、SIFT特征等。然而，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在特征提取方面表现出了更强大的能力。通过训练一个深度卷积神经网络，可以自动学习到图像中的层次化特征表示，从而更好地描述目标物体的属性。 2. 目标定位：目标定位是目标检测算法
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算法分析 算法基础 算法的五个重要特性： 1. 2. 有穷性：对于合法输入，在执行有穷步后结束，且每一步都可在有穷时间内完成 3. 4. 确定性：每一条指令必须有确切的含义，对于相同的输入只能得出相同的输出 5. 6. 可行性：算法中描述的操作都可以通过有限的基本运算实现 7. 8. 输入：0或多个输入 9. 10. 输出：1或多个输出 排序算法 各排序算法 img 插入排序 通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。类似于扑克牌中给牌排序，从未排序的牌中选择一张对比已排序的牌，在比它小的牌后面插入。 插入排序 希尔排序（Shell排序） 先将整个带排序序列分割成若干子序列，然后分别进行插入排序，待整个序列记录基本有序时，再进行一次完整的插入排序。 希尔排序 冒泡排序 重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。每一轮比较结束后，
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简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 01|背景： 我们在日常生活中经常会遇到一些选择需要去做一些选择，比如我们在找工作的时候每个人都希望能找到一个好的工作，但是公司那么多，工作种类那么多，什么样的工作才能算是好工作，这个时候就需要我们对众多的工作去做一个判断。 最常用的一种方法就是制定几个可以衡量工作好坏的指标，比如公司所处的行业是什么、应聘的岗位是什么、投资人是谁、薪酬待遇怎么样等等。评判一个工作好坏的指标有很多个，但是每一个指标对工作好坏这一结果的决策能力是不一样的，为了更好的对每一个指标的决策能力做出判断，我们引入一个可以量化信息决策能力的概念，这个概念就是信息熵。 信息熵是用来度量（量化）信息的，一条信息的信息量与其不确定性有着直接的联系，当我们需要了解清楚一件不确定的事情的时候，我们就需要了解大量的信息。 02|概念： 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可