锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > it技术 > >

python分类器函数 python分类分析

IT技术函数

python函数与方法的区别总结1、函数的分类：
内置函数：python内嵌的一些函数 。
匿名函数：一行代码实现一个函数功能 。
递归函数
自定义函数：根据自己的需求，来进行定义函数 。
2、方法的分类：
普通方法：直接用self调用的方法 。
私有方法：__函数名，只能在类中被调用的方法 。
属性方法：@property ， 将方法伪装成为属性，让代码看起来更合理 。
特殊方法(双下划线方法)：以__init__为例，是用来封装实例化对象的属性，只要是实例化对象就一定会执行__init方法，如果对象子类中没有则会寻找父类（超类），如果父类（超类）也没有 ， 则直接继承object（python 3.x）类 ， 执行类中的__init__方法 。类方法：通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法 。
静态方法：不用传入类空间、对象的方法，作用是保证代码的一致性，规范性，可以完全独立类外的一个方法，但是为了代码的一致性统一的放到某个模块（py文件）中 。
其次，从作用域的角度来分析：
（1）函数作用域：从函数调用开始至函数执行完成 ， 返回给调用者后，在执行过程中开辟的空间会自动释放，也就是说函数执行完成后，函数体内部通过赋值等方式修改变量的值不会保留，会随着返回给调用者后，开辟的空间会自动释放 。
（2）方法作用域：通过实例化的对象进行方法的调用，调用后开辟的空间不会释放，也就是说调用方法中对变量的修改值会一直保留 。
最后，调用的方式不同 。
（1）函数：通过“函数名（）”的方式进行调用 。
（2）方法：通过“对象.方法名”的方式进行调用 。
Python的函数都有哪些？Python 函数
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一 ， 或相关联功能的代码段 。
函数能提高应用的模块性 ， 和代码的重复利用率 。python分类器函数你已经知道Python提供python分类器函数了许多内建函数，比如print() 。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数 。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
函数代码块以 def 关键词开头 ， 后接函数标识符名称和圆括号() 。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间 。圆括号之间可以用于定义参数 。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明 。
函数内容以冒号起始 ， 并且缩进 。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方 。不带表达式的return相当于返回 None 。
语法
def functionname( parameters ):"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的 。
实例
以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上 。
实例(Python 2.0 )
def printme( str ):"打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return
函数调用
定义一个函数只给python分类器函数了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构 。
这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行 。
如下实例调用了printme（）函数：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数def printme( str ):"打印任何传入的字符串"
print str
return
# 调用函数printme("python分类器函数我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")
以上实例输出结果：
我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数
参数传递
在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：
a=[1,2,3]
a="Runoob"
以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象 。
可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象 。
不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10 ， 这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a 。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了 。
python 函数的参数传递：
不可变类型：类似 c的值传递，如 整数、字符串、元组 。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身 。比如在 fun（a）内部修改 a 的值 ， 只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身 。
可变类型：类似 c的引用传递，如 列表，字典 。如 fun（la） ， 则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响
python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象 。
python 传不可变对象实例
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ):a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2
实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时 ， 按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它 。
传可变对象实例
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def changeme( mylist ):"修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist
实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用 ， 故输出结果如下：
函数内取值:[10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值:[10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
必备参数
关键字参数
默认参数
不定长参数
必备参数
必备参数须以正确的顺序传入函数 。调用时的数量必须和声明时的一样 。
调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ):"打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme()
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in module
printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密 ， 函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值 。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值 。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ):"打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme( str = "My string")
以上实例输出结果：
My string
下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age ):"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )
以上实例输出结果：
Name:mikiAge50
默认参数
调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值 。下例会打印默认的age ， 如果age没有被传入：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ):"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )
以上实例输出结果：
Name:mikiAge50Name:mikiAge35
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数 。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名 。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数 。不定长参数实例如下：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ):"打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple:print var
return
# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果：
输出:10输出:706050
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数 。
lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多 。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数 。
虽然lambda函数看起来只能写一行 ， 却不等同于C或C的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率 。
语法
lambda函数的语法只包含一个语句，如下：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1arg2
# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )
以上实例输出结果：
相加后的值为 :30相加后的值为 :40
return 语句
return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式 。不带参数值的return语句返回None 。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):# 返回2个参数的和."
total = arg1arg2
print "函数内 : ", total
return total
# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )
以上实例输出结果：
函数内 :30
变量作用域
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的 。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的 。
变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称 。两种最基本的变量作用域如下：
全局变量
局部变量
全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域 。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问 。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中 。如下实例：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):#返回2个参数的和."
total = arg1arg2 # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total
#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total
以上实例输出结果：
函数内是局部变量 :30函数外是全局变量 :0
如何利用 Python 实现 SVM 模型python分类器函数我先直观地阐述我对SVMpython分类器函数的理解，这其中不会涉及数学公式，然后给出Python代码 。
SVM是一种二分类模型，处理python分类器函数的数据可以分为三类：
线性可分，通过硬间隔最大化，学习线性分类器
近似线性可分，通过软间隔最大化，学习线性分类器
线性不可分，通过核函数以及软间隔最大化，学习非线性分类器
线性分类器，在平面上对应直线；非线性分类器，在平面上对应曲线 。
硬间隔对应于线性可分数据集，可以将所有样本正确分类，也正因为如此，受噪声样本影响很大，不推荐 。
软间隔对应于通常情况下的数据集（近似线性可分或线性不可分），允许一些超平面附近的样本被错误分类，从而提升了泛化性能 。
如下图：
实线是由硬间隔最大化得到的 ， 预测能力显然不及由软间隔最大化得到的虚线 。
对于线性不可分的数据集，如下图：
我们直观上觉得这时线性分类器，也就是直线，不能很好的分开红点和蓝点 。
但是可以用一个介于红点与蓝点之间的类似圆的曲线将二者分开，如下图：
我们假设这个黄色的曲线就是圆，不妨设其方程为x^2 y^2=1，那么核函数是干什么的呢？
我们将x^2映射为X，y^2映射为Y，那么超平面变成了X Y=1 。
那么原空间的线性不可分问题，就变成了新空间的（近似）线性可分问题 。
此时就可以运用处理（近似）线性可分问题的方法去解决线性不可分数据集的分类问题 。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
以上我用最简单的语言粗略地解释了SVM，没有用到任何数学知识 。但是没有数学，就体会不到SVM的精髓 。因此接下来我会用尽量简洁的语言叙述SVM的数学思想 ， 如果没有看过SVM推导过程的朋友完全可以跳过下面这段 。
对于求解（近似）线性可分问题：
由最大间隔法 ， 得到凸二次规划问题 ， 这类问题是有最优解的（理论上可以直接调用二次规划计算包，得出最优解）
我们得到以上凸优化问题的对偶问题，一是因为对偶问题更容易求解，二是引入核函数，推广到非线性问题 。
求解对偶问题得到原始问题的解，进而确定分离超平面和分类决策函数 。由于对偶问题里目标函数和分类决策函数只涉及实例与实例之间的内积，即xi,xj 。我们引入核函数的概念 。
拓展到求解线性不可分问题：
如之前的例子，对于线性不可分的数据集的任意两个实例：xi,xj 。当我们取某个特定映射f之后，f(xi)与f(xj)在高维空间中线性可分，运用上述的求解（近似）线性可分问题的方法，我们看到目标函数和分类决策函数只涉及内积f(xi),f(xj) 。由于高维空间中的内积计算非常复杂，我们可以引入核函数K(xi,xj)=f(xi),f(xj)，因此内积问题变成了求函数值问题 。最有趣的是 ， 我们根本不需要知道映射f 。精彩！
我不准备在这里放推导过程 ， 因为已经有很多非常好的学习资料，如果有兴趣，可以看：CS229 Lecture notes
最后就是SMO算法求解SVM问题，有兴趣的话直接看作者论文：Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines
我直接给出代码：SMO SVM
在线性可分数据集上运行结果：
图中标出了支持向量这个非常完美，支持向量都在超平面附近 。
在线性不可分数据集上运行结果（200个样本）：
核函数用了高斯核，取了不同的sigma
sigma=1 ， 有189个支持向量 ， 相当于用整个数据集进行分类 。
sigma=10 ， 有20个支持向量，边界曲线能较好的拟合数据集特点 。
我们可以看到，当支持向量太少，可能会得到很差的决策边界 。如果支持向量太多，就相当于每次都利用整个数据集进行分类，类似KNN 。
朴素贝叶斯分类器（Python实现 详细源码原理） 1、贝叶斯公式python分类器函数的本质python分类器函数： u由因到果python分类器函数，由果推因/u
2、贝叶斯公式python分类器函数：
[图片上传中...(wps6.png-5fd624-1618488341725-0)]
1、朴素贝叶斯公式
x1，x2,...xn为特征集合 ， y为分类结果
朴素贝叶斯假设各个特征之间相互独立
分母相同情况下，python分类器函数我们只要保证分子最大
训练数据集
long,not_long,sweet,not_sweet,yellow,not_yellow,species
400,100,350,150,450,50,banana
0,300,150,150,300,0,orange
100,100,150,50,50,150,other_fruit
测试数据集
long,sweet,yellow
not_long,not_sweet,not_yellow
not_long,sweet,not_yellow
not_long,sweet,yellow
not_long,sweet,yellow
not_long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,yellow
not_long,not_sweet,yellow
not_long,not_sweet,yellow
long,not_sweet,not_yellow
not_long,not_sweet,yellow
结果
特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[not_long, sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.006999999999999999, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.05625000000000001}
水果类别：other_fruit
特征值：[not_long, sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：orange
特征值：[not_long, sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：orange
特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.108, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：banana
特征值：[not_long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：orange
特征值：[not_long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：orange
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[not_long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：orange
python clf.fit 什么意思python训练的模型做预测：
如下：
1、 先要按照scikit-learn包，先安装下面三个依赖包：
Python (= 2.6 or = 3.3),
NumPy (= 1.6.1),
SciPy (= 0.9).
然后在cmd命令行中输入：
pip install -U scikit-learn
扩展资料
应用
系统编程：提供API（Application Programming Interface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一 ， 是很多系统管理员理想的编程工具 。
图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理 。
数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口 。
文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发 。
数据库编程：程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信 。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境 。
网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程 ， 能方便快速地开发分布式应用程序 。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它 。
Web编程：应用的开发语言 ， 支持最新的XML技术 。
参考资料来源：百度百科-计算机程序设计语言
怎样用python实现SVM分类器，用于情感分析的二分类这句话应该不是说你feature太多了，而是说for循环中，使用了两个变量去unpack featuresets太多了 。所以应该是你的数据结构有问题，featuresets可能不是适合两个变量来解包的数据结构，或者中文编码有问题 。
【python分类器函数 python分类分析】关于python分类器函数和python分类分析的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

    推荐阅读


    上一篇：erp系统自动让利怎么操作，erp系统怎么设置

    下一篇：哪个直播平台礼物是情书，哪个直播平台礼物便宜