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python 一、python及编程语言介绍 编程语言发展:机器语言==》汇编语言==》高级语言 机器语言:由数字电路发展而来编程都是靠0101的二进制进行 汇编语言:汇编语言的实质和机器语言是相同,只不过指令是采用了英文缩写的标识符比二进制更容易识别记忆。 高级语言:高级语言(High-level programming language)相对于机器语言(machine language,是一种指令集的体系。这种指令集,称机器码(machine code),是电脑的CPU可直接解读的数据)而言。是高度封装了的编程语言,与低级语言相对。它是以人类的日常语言为基础的一种编程语言,使用一般人易于接受的文字来表示(例如汉字、不规则英文或其他外语),从而使程序编写员编写更容易,亦有较高的可读性,以方便对电脑认知较浅的人亦可以大概明白其内容。 解释性语言:程序不需要编译,程序在运行时才翻译成机器语言,每执 行一次都要翻译一次。因此效率比较低。例如Python语言。 编译型语言:程序在执行之前需要一个专门的编译过程,把程序编译成 为机器语言的文件,运行时不需要重新翻译,直接使用编译的结果就行了。程...

Python机器学习算法面试题,唯一的缺点就是资料太充足,史上最全!

朴素贝叶斯P(A∩B)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B) 所以有:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(并认为x里面的特征独立)再假设现在有分类目标Y={y1,y2,y3,y4..yn}那么max(P(y1|x),P(y2|x),P(y3|x)..P(yn|x))中的最大者就是最终的分类类别而P(yi|x)=p(x|yi)*P(yi)/P(x)因为x对于每个分类目标来说都一样,所以就是求max(P(x|yi)*p(yi))P(x|yi)p(yi)=p(yi)PI(P(ai|yi)) (PI表示连乘)而具体的p(ai|yi)和p(yi)都是能从训练样本中统计出来p(ai|yi)表示该类别下该特征出现的概率p(yi)表示全部类别中这个这个类别出现的概率好的,就是这么工作的^_^工作流程 准备阶段确定特征属性,并对每个特征属性进行适当划分,然后由人工对一部分待分类项进行分类,形成训练样本。训练阶段计...

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