科学计算和数据分析 用来进行科学计算和数据分析的库。 astropy：一个天文学 Python 库。官网 bcbio-nextgen ：这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。官网 bccb：生物分析相关代码集合。官网 Biopython：Biopython 是一组可以免费使用的用来进行生物计算的工具。官网 blaze ：...

Deeplearning Algorithms tutorial 频繁模式增长算法 相关应用 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始...

数据挖掘十大算法—Apriori算法 数据挖掘十大算法—Apriori算法 来源：http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/24810415 一、Apriori 算法概述 Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和Ram...

Deeplearning Algorithms tutorial 关联规则学习(Association Rule Learning) Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像...

4.8 结论 虽然本书剩下的章节大部分是用pandas规整数据，我们还是会用到相似的基于数组的计算。在附录A中，我们会深入挖掘NumPy的特点，进一步学习数组的技巧。

效果评估算法和kNN 训练集和测试集 十折交叉验证 效果评估算法和kNN 让我们回到上一章中运动项目的例子。 在那个例子中，我们编写了一个分类器程序，通过运动员的身高和体重来判断她参与的运动项目——体操、田径、篮球等。 上图中的Marissa Coleman，身高6尺1寸，重160磅，我们的分类器可以正确的进行预测： >>> cl ...

第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 前言 FP-growth 算法简介 FP-growth 算法步骤 FP树 介绍 FP-growth 原理 FP-growth 代码讲解 第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 前言 在 第11章 时我们已经介绍了用 Apriori 算法发现 频繁项集 与...

多数据校验 - CheckMap 示例1，默认错误提示 示例2，自定义错误提示 校验结果顺序性 可选校验规则 多数据校验 - CheckMap 多数据校验即支持同时对多条数据进行校验，需要给定校验规则，并且可以自定义出错时的错误信息。 其中比较重要且复杂的是校验规则参数的定义。 校验方法： https://godoc.org/githu...

单数据校验 - Check 示例1，校验数据长度，使用默认的错误提示 示例2，校验数据类型及大小，并且使用自定义的错误提示 示例3，使用自定义正则校验数据格式，使用默认错误提示 单数据校验 - Check 接口文档：https://godoc.org/github.com/gogf/gf/util/gvalid func Check ...

校验数据长度，使用默认的错误提示 校验数据类型及大小，并且使用自定义的错误提示 使用自定义正则校验数据格式，使用默认错误提示 我们可以将给定的变量当做一个完整的参数进行校验，即单数据校验。如果变量是Struct/Map 复杂类型，我们需要校验其内部的属性/键值对的场景，将会在后续章节介绍。单数据校验必须通过Data 方法给定被校验数据，Rule 方法...