想参考一些用 Python 做机器学习或数据挖掘的例子和资源,如何获取?
刚学完python,正好以后打算从事机器学习,数据挖掘方面的学习!请教大家有没有用python做这方面的例子和资源啊?想熟悉一下!练练手!
回复内容:
可以下载机器学习包scikit-learn: machine learning in Python。包括了大部分机器学习的算法及例子。 Kaggle Competition Past Solutions--补充via评论区@None--
Solutions from past competitions
这个网站收集了Kaggle很多比赛的很多代码(包括很多Rank非常高的solution),其中有很多都是Python写的----这大概是最好的Python做机器学习/数据挖掘实战的例子了吧。
学会使用library可能还不够,数据清洗、Feature Engineering等一样非常重要。看看实战吧~
P.S. 这个站点“last update at 2014/06/27”...有点久远,不过也够了吧... 如果想实现复杂的算法,核心部分还是需要用c++/c这种语言来写, python适合写跟application直接打交道的那一层。 Kaggle Blogs @顾默林提到的sklearn是真的利器,而且它的doc很完整,可以当做一份的机器学习大纲看了,其他的了解过的还有 pyML ,PyBrain ,matlab,opencv也有python的接口吧。 sklearn,一直在更新,常用的算法基本上比较全
pyML,两年没更新了,有一些sklearn中没有的算法
MDP,有少量算法可用
orange,做data mining的
sage,matlab替代品,win下使用虚拟机在linux中运行.没怎么用过
最主要的,学好numpy,和matplotlib,这两个是基础!!!
看书从《机器学习实战》开始,然后差不多可以入门英文的了 《机器学习实战》 可以看集体智慧编程,网上有pdf

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无法找到一款将 XML 直接转换为 PDF 的应用程序,因为它们是两种根本不同的格式。XML 用于存储数据,而 PDF 用于显示文档。要完成转换,可以使用编程语言和库,例如 Python 和 ReportLab,来解析 XML 数据并生成 PDF 文档。

没有APP可以将所有XML文件转成PDF,因为XML结构灵活多样。XML转PDF的核心是将数据结构转换为页面布局,需要解析XML并生成PDF。常用的方法包括使用Python库(如ElementTree)解析XML,并利用ReportLab库生成PDF。对于复杂XML,可能需要使用XSLT转换结构。性能优化时,考虑使用多线程或多进程,并选择合适的库。

手机XML转PDF的速度取决于以下因素:XML结构的复杂性手机硬件配置转换方法(库、算法)代码质量优化手段(选择高效库、优化算法、缓存数据、利用多线程)总体而言,没有绝对的答案,需要根据具体情况进行优化。

不可能直接在手机上用单一应用完成 XML 到 PDF 的转换。需要使用云端服务,通过两步走的方式实现:1. 在云端转换 XML 为 PDF,2. 在手机端访问或下载转换后的 PDF 文件。

XML 转换图片需要先确定 XML 数据结构,再选择合适的图形化库(如 Python 的 matplotlib)和方法,根据数据结构选择可视化策略,考虑数据量和图片格式,进行分批处理或使用高效库,最终根据需求保存为 PNG、JPEG 或 SVG 等格式。

用大多数文本编辑器即可打开XML文件;若需更直观的树状展示,可使用 XML 编辑器,如 Oxygen XML Editor 或 XMLSpy;在程序中处理 XML 数据则需使用编程语言(如 Python)与 XML 库(如 xml.etree.ElementTree)来解析。

XML格式化工具可以将代码按照规则排版,提高可读性和理解性。选择工具时,要注意自定义能力、对特殊情况的处理、性能和易用性。常用的工具类型包括在线工具、IDE插件和命令行工具。

XML 美化本质上是提高其可读性,包括合理的缩进、换行和标签组织。其原理是通过遍历 XML 树,根据层级增加缩进,并处理空标签和包含文本的标签。Python 的 xml.etree.ElementTree 库提供了方便的 pretty_xml() 函数,可以实现上述美化过程。
