Python 的 datetime 模块提供了方便而强大的日期时间处理工具，在算法竞赛中应对涉及日期、时间、日历等问题时，可以大大简化代码逻辑，避免因手动计算而出错。掌握其常见函数和类（如 date、da...

本实验使用K近邻分类算法对sklearn葡萄酒数据集进行分类，采用标准化预处理、网格搜索优化超参数（k值、距离度量、权重方式）并结合5折交叉验证确保模型稳定性。最终，最佳模型在测试集上实现10...

本文介绍了使用Python和Scikit-Learn进行信用卡欺诈检测的完整流程。通过处理高度不平衡的数据集（492例欺诈 vs 284315正常），采用SMOTE过采样技术平衡样本，并使用决策树模型训练。评估部分涵...

在鸢尾花数据集（n=150）中，通过三维参数空间遍历（「criterion/max_depth/min_samples_leaf」）结合6折分层验证，实现决策树准确率从92.1%至97.3%的跃升。实验揭示：信息熵准则在深层树（dept...

本文通过Scikit-Learn实现对比ID3与CART决策树算法，解析信息熵与基尼指数的分裂准则差异。实验使用Iris数据集验证算法性能，揭示random_state参数对数据划分和树结构的双重控制作用。可视化展...

datetime 是 Python 内置的日期时间处理库，它包含了处理日期、时间、时间间隔等的类和函数。datetime 库可以从系统中获得时间，并以用户选择的格式输出。下面是 datetime 常用的类和函数以及它...

我的题解 def isGood(x): x = str(x) lenx = len(x) for i in range(lenx): # 奇数位 if i % 2 == 0: if int(x[-i-1]) % 2 == 0: return False else: if int(x[-i-1]) % 2 == 1: return False r...

在Scikit-Learn中使用KNN（K最近邻算法），代码体现了机器学习项目的典型工作流：数据准备→特征工程→模型训练→参数调优→性能评估。特别值得注意的是对数据分布保持（stratify）、特征标准化...

本次我记录一下CV分类任务的数据集分割代码。这次的分割以Plant Village数据集为例。这个数据集是用于农作物病虫害叶片分类领域的。首先我们拿到的原始数据集一般是一个大文件夹内有多个以分类...

在“交互式建模（DSW）”中新建实例，阿里云自带的示例镜像是很少的，所以我们只需要筛选出适合你的项目的CUDA版本就好。DSW实例可以看作是一个Linux虚拟机，之后我们在实例中新建另一个Python...

准备操作 安装qrcode包：pip install qrcode[pil] 安装Pillow包：pip install Pillow 代码 import qrcode import hashlib def generate_filename(url): data_bytes = url.encode('utf-8') file_...

魔法方法含义基本的魔法方法new(cls[, ...])1. new 是在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法 2. 它的第一个参数是这个类，其他的参数是用来直接传递给 init 方法 3. new 决定是否要使用该 i...