摘要:RRCF是亚马逊发表的一篇异常检测算法,是对周志华孤立森林的改进.但是相比孤立森林,具有更为扎实的理论基础.文章的理论论证相对较为晦涩,且没给出详细的证明过程.本文不对该算法进行详尽的描述,仅对其中的关键定理或引理进行证明. Theorem 1: 对于点集S构成的树RCF(S),假设S的bounding box的边长为P(S),一次切分分离x1和x2的概率为. 注意到,切分后,任意一边的bounding box的边长的减少量的期望值为,该期望值满足如下不等式: 因此,每一次切分导致的新子集

python 最佳实践 (部分) 一. 结构化工程 文件 功能 README.rst readme LICENSE 许可证 setup.py 打包和发布管理 requirements.txt 开发依赖 sample/init.py 核心代码 sample/core.py 核心代码 sample/helpers.py 核心代码 docs/conf.py 文档 docs/index.rst 文档 tests/test_basic.py 单元测试 tests/test_advanced.py 单元测试

Python入门经典. 以解决计算问题为导向的Python编程实践(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1juLsew8UiOErRheQPOuTaw 提取码:fssd 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · <Python入门经典:以解决计算问题为导向的Python编程实践>是一本系统而科学的Python入门教程,美国密歇根州立大学等多所美国知名高校采用其作为编程语言的入门教材,被奉为经典.它不仅从计

基础信息 版本 Python 2.7 Python 3.x Python2.7 版本在 2020 年后不再提供支持,建议新手使用 3.x 版本进行学习 实现 CPython:Python的标准实现: PyPy:用 RPython 实现,目标实在提高性能: JPython:将 Python 编译成 Java 字节码,使其能在 JVM 中运行,目前支持 python2.7: IronPython:是 .NET 平台下的一种实现,支持 .NET 平台下的语言调用 Python代码: PythonNet

add by zhj: 本文参考了The Hitchhiker's Guide to Python,当然也加入了作者的一些东西.The Hitchhiker's Guide to Python 的github地址是https://github.com/kennethreitz/python-guide,貌似还能用pip安装该包.先占个坑,后面有时间再把文章转过来 原文:PYTHON 最佳实践指南

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.

Python机器学习实践指南 目 录 第1章Python机器学习的生态系统 1 1．1 数据科学/机器学习的工作 流程 2 1．1．1 获取 2 1．1．2 检查和探索 2 1．1．3 清理和准备 3 1．1．4 建模 3 1．1．5 评估 3 1．1．6 部署 3 1．2 Python库和功能 3 1．2．1 获取 4 1．2．2 检查 4 1．2．3 准备 20 1．2．4 建模和评估 26 1．2．5 部署 34 1．3 设置机器学习的环境 34 1．4 小结 34 第2章构建应用程序,发

以解决问题为导向的python编程实践 0.第0章:计算机科学 思考:计算机科学是否为计算机编程的简称? 编程的困难点:1.同时做2件事(编程语言的语法.语义+利用其解决问题)  2.什么是好程序(解决问题+普遍适用+优美如诗) python的出发点:使得程序猿的效率更高 什么是计算?计算是人类或机器对数据进行操作 ...(剩下的就是基础普及) 1.第一章:开始编程 编程规则:规则1:编写前深思熟虑  规则2:可读性+解决问题  规则3:实践是提高编程能力和问题解决能力的最好办法 问题1:计算圆

转自:http://www.code123.cc/1317.html 这是<python基础教程>后面的实践,照着写写,一方面是来熟悉python的代码方式,另一方面是练习使用python中的基本的以及非基本的语法,做到熟能生巧. 这个项目一开始比较简单,不过重构之后就有些复杂了,但是更灵活了. 按照书上所说,重构之后的程序,分为四个模块:处理程序模块,过滤器模块,规则(其实应该是处理规则),语法分析器. 先来说处理程序模块,这个模块的作用有两个,一个是提供那些固定的html标记的输出(每一个

前言 对我来说,以前每次面试是我审视自己,检验自己的一种方式.每次准备面试,以及被面试官问住的时候才会发现,其实我python我学的还不够好.工作中也是,可以从其他的同事那里获得成长.但是我今天说的是,我也在自己总结和思考最佳实践这件事. 我想很多人都会有意识的去读一些PEP(Python Enhancement Proposals).了解语言设计者当时的考虑,这些文案也是经过很长时间的讨论最后才实施的.既然想用好这门语言,必然需要理解设计之美.比如我听说gvanrossum使用emacs作为编

python断断续续的学了一段实践,基础课程终于看完了,现在跟着做三个小项目,第一个是外星人入侵的小游戏: 一 Pygame pygame 是一组功能强大而有趣的模块,可用于管理图形,动画乃至声音,让你轻松的开发出想要的游戏. 二 安装Pygame 只讲下在windows系统安装pygame,可以访问:https://bitbucket.org/pygame/pygame/downloads/ 如下图: 查找与你python匹配的安装程序,找不到可以去这个网站:https://www.lfd.u

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | 法纳斯特(公众号ID:walker398) 作者 | 小F 决策树呈树形结构,是一种基本的回归和分类方法. 决策树模型的优点在于可读性强.分类速度快. 下面通过从「译学馆」搬运的两个视频,来简单了解下决策树. 最后来实战一波,建立一个简单的决策树模型. 01决策树算法 本次主要涉及两类决策树,Quinlan系列决策树和CART决策树. 前者涉及的算法包括ID3算法.C4.5算法及C5.0算

https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/ Author: Miao Fan (范淼), Ph.D. candidate on Computer Science. Affil

1 安装python开发环境 Linux环境下自动安装好了python,可以通过以下命令更新到python最新版本. #echo "alias python=/usr/bin/python3.5" >> ~/.bashrc #. ~/.bashrc 然后直接输入python进入python shell. 2 一些简单的python实践 ‘>>>’是python shell命令提示符,后面是输入内容 >>>print("Hello

课程:<Python程序设计> 班级:1843 姓名:章森洋 学号:20184307 实验教师:王志强 实验日期:2020年5月16日 必修/选修: 公选课 1.实验内容 此处填写实验的具体内容: (一)实验内容 Python综合应用:利用pygame来进行一个游戏的编程 (二)实验要求 运用这学期所学的python所有知识来进行一个编程 (1)程序能运行,功能丰富.(需求提交源代码,并建议录制程序运行的视频) (2)综合实践报告,要体现实验分析.设计.实现过程.结果等信息,格式规范,逻辑清晰

使用python语言实现在控制台打印日历 输入年.月.日 输出对应日历,指定的日数输出为'--' 程序没有做严格的输入验证,故输入整数即可. 以下为没有优化的源码: print_calendar.py #输出日历 def print_calendar(year,month,date = 1): month_dict = {':'July', ':'December'} #数字月份转换为字符串,并判断月份和号数是否合法 if month in range(1,13) and date in ran

2016-04-03 21:02:50 python list的遍历 list[a::b]   #从list[a] 开始,每b个得到一个元组,返回新的list 举个例子: >>> li=range(20) >>> li[5::5] [5, 10, 15] >>> range <built-in function range> >>> li [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,

这个不错.正好入门学习使用. 1.其中用到 feedparser: 技巧:使用 Universal Feed Parser 驾驭 RSS http://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-tipufp.html 请访问 feedparser.org,详细了解 Universal Feed Parser,其中还包括一些下载资料和文档. feedparser 实际下载地址: http://code.google.com/p/feedparser/downloads

1. 前言 最近为Taffy自动化测试框架写了个页面,主要实现了用例管理.执行,测试报告查看管理.发送邮件及配置等功能. 2. 实现细节 页面使用Python Flask +Bootstrap开发,还有部分JS. 2.1 安装相关lib pip install flask pip install flask-bootstrap pip install flask-wtf pip install nose pip install nose-html-reporting 其中nose-html-re

上面那个小游戏教程写不下去了,以后再写吧,今天学点新东西,了解的越多,发现python越强大啊! 数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联.数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以吉字节的数据. 用.最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单的图表,如折线图和散点图.然后,我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集--根据一系列随机决策生成的图表.我们还将使用Pyg

接着上节继续学习,在本节中,我们将使用Python来生成随机漫步数据,再使用matplotlib以引人瞩目的方式将这些数据呈现出来.随机漫步是这样行走得到的路径:每次行走都完全是随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策决定的.你可以这样认为,随机漫步就是蚂蚁在晕头转向的情况下,每次都沿随机的方向前行所经过的路径. 一 随机漫步 1 创建RandomWalk()类 为模拟随机漫步,我们将创建一个名为RandomWalk的类,它随机地选择前进方向.这个类需要三个属性,其中一个是存储随机漫步次数