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自学Python基础知识点小结,自学Python需要我们制定合理的Python学习路线图,另外,在达内可以领取Python视频教程,达内针对零基础小白推出一套Java免费视频教程,从入门到精通,下面小编汇总了自学Java的几个知识点。
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。语法简洁清晰,强制用空白符作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库,又被称为胶水语言。能把其他语言(主要C/C++)写的模块很轻松的结合在一起。
面向对象类的基本使用 知识点: 属性:类属性、实例对象属性 方法:实例方法、类方法、静态方法 类可以调用哪些内容:类属性、类方法、静态方法
在Python中,所有的异常类都是Exception的子类。Exception类定义在exceptions模块中,该模块在Python的内建命名空间中,我们不必导入就可以直接使用。
Python的特点 解释型语言,无需编译即可运行 提供了交互式命令行 基于对象的编程思想
Python如何做数据分析具体流程是什么?学习Python后如何做数据分析,具体的流程是什么样子的?
Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。
本质上来说,他们都是监督学习,判别模型,直接对数据的分布建模,不尝试挖据隐含变量,这些方面是大体相同的。但是又因为一个是线性模型,一个是非线性模型,因此其具体模型的结构导致了VC维的不同:其中,LogisticRegression作为线性分类器,它的VC维是d+1,而GBDT作为boosting模型,可以无限分裂,具有无限逼近样本VC维的特点,因此其VC维远远大于d+1,这都是由于其线性分类器的特征决定的,归结起来,是LogisticRegression对数据线性可分的假设导致的
Python的发展主要有几个方向:web、爬虫、数据分析、测试、运维、人工智能等,要属当下最火的还是人工智能,好多人冲着人工智能的方向学Python,其实人工智能听起来确实很高大上,都想往这方面涌入,但是作为过来人,如果单纯从编程0基础想转行人工智能还是难度相当大的(大神除外),因为好多搞人工智能的公司会相对比较大,现在企业又不愿意去培养人,所以招聘时候学历、专业、项目经验、工作年限都相对还是比较硬性的
Python简单易学,但又博大精深。许多人号称精通Python,却不会写Pythonic的代码,对很多常用包的使用也并不熟悉。学海无涯,我们先来了解一些Python中最基本的内容。
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