Python教程

sklearn應用於機器學習時的驗證方法

        在討論sklearn實現驗證前,記錄一個關於模型驗證的常識以便今後查閱。         在通過訓練獲得一個物件後,需要進行驗證。此時,對於驗證資料有一定的要求。之前,我的做法是從原始資料中隨機抽取10000組資料進行驗證,驗證效果證明還可以。但是突然發現一個問題,由於應用是用於檢測異常資訊

python:libsvm-3.22

*.*optimization finished,#iter = 257 #iter為迭代次數nu = 0.351161 #nu核函式引數obj = -225.628984, rho = 0.636110#obj為二次規劃求解得到的最小值#rho為判決函式的偏置項bnSV = 91, nBSV = 49#nS

Backtrader量化平臺教程(六)Analyzer

1.什麼是Anayzer                 我們寫了一個策略,跑了一下,看了一下圖,覺得不錯。但是,究竟我們的策略如何呢?譬如,Sharpe Ratio是多少,最大回撤是多少等等。這些指標我們如何獲取呢?在backtrader中,給我們提供了獲取這些指標的途徑,就是Analyzer。顧名思義,

Python3 設計模式_工廠模式

Python3 設計模式_工廠模式 本文由 Luzhuo 編寫,轉發請保留該資訊. 原文: http://blog.csdn.net/Rozol/article/details/71105633 以下程式碼以Python3.6.1為例 Less is more! 工廠模式屬於建立類的模

day5時間複雜度

時間複雜度       (1)時間頻度 一個演算法執行所耗費的時間,從理論上是不能算出來的,必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試,只需知道哪個演算法花費的時間多,哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例,哪個演算法中語句執行

告訴你為什麼Python有點慢,但我卻無所謂?

為犧牲效能追求生產率而吶喊 讓我從關於 Python 中的 asyncio 這個標準庫的討論中休息一會,談談我最近正在思考的一些東西:Python 的速度。對不瞭解我的人說明一下,我是一個 Python 的粉絲,而且我在我能想到的所有地方都積極地使用 Python。人們對 Python 最大的抱怨

python flask

sha1 加密校驗 from werkzeug.security import check_password_hashfrom werkzeug.security import generate_password_hash-- 加密hash = generate_password_hash('123

Python環境配置中的報錯及解決方案

python環境安裝環境:CentOS6.5(1) centos下使用yum 安裝pip失敗http://www.cnblogs.com/Rsean/articles/5635904.html安裝pipyum install -y python-pip(2) 安裝過程中“RuntimeError: Broke

關於python2和python3共同安裝後pip產生的問題

場景:下午,脫光衣服很涼快。 問題描述:關於py2和py3安裝後pip無法使用問題。 1.python2 pip install xxx  提示問題:python2 沒法開啟或者沒有發現 pip  2.改變命令:python2 -m pip install pygame即可使用 3.不知道是不是添加

解決:用指令碼配置crontab

目的 不想每次使用crontab -e進行配置,而是使用指令碼的方法進行配置,這次使用的是直接執行python,然後進行寫入crontab中直接進行配置 方法1-終端執行 $ crontab -l > now.cron # 下載配置檔案$ echo '0 0 * * * e

python——巧用正則尋找字串中的特定字元的位置

假定字串為: 小明買冰棍花了5元,買糖果花了3元,買遊戲花了59元,小明今天一共花了67元。 要找到字串中所有"元"所在的位置,只需幾行程式碼即可搞定。 import restr=u'小明買冰棍花了5元,買糖果花了3元,買遊戲花了59元,小明今天一共花了67元。'

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