决策树是当今最强大的监督学习方法的组成部分。决策树基本上是一个二叉树的流程图，其中每个节点根据某个特征变量将一组观测值拆分。决策树的目标是将数据分成多个组，这样一个组中的每个元素都属于同一个类别。在这种情况下，树将进行拆分，使每个组的均方误差最小。决策树的

处理缺失的数据并不是一件容易的事。方法的范围从简单的均值插补和观察值的完全删除到像MICE这样的更高级的技术。解决问题的挑战性是选择使用哪种方法。今天，我们将探索一种简单但高效的填补缺失数据的方法-KNN算法。KNN代表" K最近邻居"

异常检测可以作为离群分析的统计任务来对待。但是，如果我们开发一个机器学习模型，它可以自动化，并且像往常一样可以节省大量时间。信用卡欺诈检测，故障机器检测或基于其异常功能的硬件系统检测，基于病历的疾病检测都是很好的例子。并且异常检测的使用只会增加。如果某个训

异常检测可以作为异常值分析的一项统计任务来处理。但是如果我们开发一个机器学习模型，它可以像往常一样自动化，可以节省很多时间。信用卡欺诈检测、故障机器检测或基于异常特征的硬件系统检测、基于医疗记录的疾病检测都是很好的例子。异常检测的应用只会越来越多。在本文中

自动机器学习是一个新兴的领域，在这个领域中，通过建立机器学习模型来对数据进行建模的过程是自动化的。AutoML能让建模变得更容易，也能让每个人更容易访问。如果你对AutoML感兴趣，下面这四个Python库是最好的选择!auto-sklearn 是一个自动

今年将大放异彩的数据科学库。Python被认为是初学者最容易学习的语言。不仅如此，Python还因为它拥有的动态应用程序集而受欢迎。随着在人工智能、机器学习、web开发和桌面应用程序开发等领域的广泛使用，Python在数据分析市场上占据了垄断地位。考虑到目

当我们提及Python时，常常指的是CPython，即C语言实现的Python，这就是PyPy发挥作用的地方啦。实话讲，Python很慢，而用Python(!)编写的Python在运行时，执行速度比CPython快4.4倍。正如Python之父吉多·范罗苏

请注意，这有点夸张。首先，我要说明我是专业从事python工作的，我做出了许多开源贡献，并且我所有的业余爱好项目都使用python进行。这是Reddit等论坛上的常见主题，人们说您不能使用python，因为它运行缓慢。是的，我们都知道python很慢。但是

很多人之所以喜欢python，不仅仅因为简单易学、容易入门，更多是因为python有强大的第三方库，那么在机器学习中，python有哪些库可以使用呢?基于两个python库，Numpy 和 Scipy，为常见的机器学习和数据挖掘提供一组算法，聚类、回归和分

为什么练习算法是关键?别像我刚开始解决问题时那样天真。对于我自己，我一直在想，在一天结束时，整天求解算法有点太呆板了，它在实际的日常工作环境中并没有实际的用途，从长远来看，它也不会给我带来多少好处。#的Unicode代码点的整数，或者当参数是8位字符串时，

为什么练习算法是关键?别像我刚开始解决问题时那样天真。对于我自己，我一直在想，在一天结束时，整天求解算法有点太呆板了，它在实际的日常工作环境中并没有实际的用途，从长远来看，它也不会给我带来多少好处。#的Unicode代码点的整数，或者当参数是8位字符串时，

排序是每个 IT 工程师和开发人员必备的知识技能。不仅要通过编程面试，而且要了解算法本身。不同的排序算法很好地展示了算法设计如何对程序的复杂性、速度和效率产生如此大的影响。让我们来看看排名前5，也是最常见，面试中经常被问到的排序算法，看看如何用Pytho

本文转载自公众号“读芯术”。Python之所以能成为世界上最受欢迎的编程语言之一，与其整体及其相关库的生态系统密不可分，这些强大的库让Python保持着生命力和高效力。作为数据科学家免不了会使用一些Python库用于项目和研究，除却那些常见的库，还有很多库

二叉搜索树中的两个节点被错误地交换。题目中说明，二叉搜索树中的两个节点被错误地交换，需要在不改变结构的情况下恢复二叉搜索树。我们知道，使用中序遍历二叉搜索树时，得到的序列必然是递增的。在这里，我们能直接想到的就是，利用一个数组，去存储使用中序遍历二叉搜索树

在本教程中，我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多优秀实践，它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。如果我们需要遍历一个列表，并且需要跟踪索引和当前项，大多数人会使用range语法。这将以元组的形式返回当前索引和当

如果你还处于Python入门阶段，通常只需掌握list、tuple、set、dict这类数据结构，做到灵活使用即可。因为相比于list, tuple实例更加节省内存，这点尤其重要。并且set内允许增删元素，且效率很高。但是值得注意，dict占用字节数是li

在这里我们和大家说一下，推荐几本python的好书。python核心编程、基础教程、流畅的python、数据结构与算法、cook book. 我们先看一下下面的三个例子，来体验一下super的应用。# C().func() # ‘super‘ object

带权重的有向图上单源最短路径问题。如果采用的实现方法合适，Dijkstra运行时间要低于Bellman-Ford算法。最小距离的判断标准 dist[j] = min. heapq.heappush # min heap, sort data item a

给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。你可以假设字典中没有重复的单词。动态规划的方法，主要是将问题细化。applepen 能否被拆分，加上 apple 如果可以，

return self.arr,count # 如果flag为false,说明此次排序没有任何交换，即已经排好顺序。for i in range: # 总共需要排序的次数为len-1. while insertindex >= 0 and ins