问答 2024-06-12 来自:开发者社区

求匹配个 python 正则 正文见原贴:https://www.oschina.net/quest

TK.CurrentLotteryType = 4;kkBet.ListIssueInfoForBet = [{"i":"20140123-079"},{"i":"20140123-080"},{"i":"20140123-081"},{"i":"20140123-082"},{"i":"20140123-083"},{"i":"20140123-084"},{"i":"20140123-085....

文章 2024-05-22 来自:开发者社区

python小案例-re正则

案例如下: 1.使用正则表达式和文件操作爬取并保存“某吧”某帖子全部内容(该帖不少于5页。 本次选取的是某吧中的NBA吧中的一篇帖子,帖子标题是“克莱和哈登,谁历史地位更高”。爬取的目标是帖子里面的回复内容。 源程序如下: import csv import r...

文章 2024-04-30 来自:开发者社区

【Python机器学习专栏】深度学习中的正则化与优化技术

在深度学习的领域中,模型的训练和泛化能力是关键因素。正则化技术是一种帮助模型提高泛化能力,避免过拟合的重要工具。同时,优化技术则关注于如何高效地训练模型,使其能够快速收敛到最优解。本文将详细介绍深度学习中的正则化和优化技术,并通过Python示例进行说明。 一、正则化技术 正则化是一种用于防止过拟合的技术,通过在...

文章 2023-10-27 来自:开发者社区

【python脚本】单行多次正则匹配

【perl脚本】单行循环正则匹配之前写了这篇博客之后,就一直有个问题,在python中如何在一行内循环进行匹配,最后我还是没有完全找到可以和perl中while($ ~= /xxx/g)想对应的语法,不过findall函数倒是可以勉强支撑这个需求:通过findall与for循环进行配合。

【python脚本】单行多次正则匹配
文章 2023-08-27 来自:开发者社区

【从零学习python 】67.Python中的re模块:正则替换与高级匹配技术

正则替换Python中的re模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。语法:re.sub(pattern, repl, string, count=0)参数:pattern:正则中的模式字符串。repl:替换的字符串,也可为一个函数。string:要被查找替换的原始字符串。count:模式匹配后替换的最大次数,默认0表示替换所有的匹配。示例代码:phone = "2004-959-559 ....

文章 2023-08-09 来自:开发者社区

Python实战系列<一> | 正则提取数据并绘图

大家好,我是欧K~本期给大家分享《Python实战系列》的第一篇文章:正则提取数据并绘图,该系列主要来自粉丝的实际问题,后期会不断更新,希望对你有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以私信小编。任务描述:提取txt文件各语言数据绘制折线图,data.txt文件截图如下(太长了直截了一部分):乍一看很像json格式的文件,实际上不是进入正题: ️‍ 1. 读取数据with open('data.t....

Python实战系列<一> | 正则提取数据并绘图
文章 2023-08-09 来自:开发者社区

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用Ridge岭回归进行正则化(十三)

[toc]1.前言1.1 岭回归的介绍岭回归(Ridge Regression)是一种常用的线性回归方法,用于处理具有共线性(collinearity)问题的数据集。在普通最小二乘线性回归中,如果自变量之间存在高度相关性,会导致估计的回归系数不稳定,甚至无法准确估计。岭回归通过引入一个正则化项来解决这个问题。岭回归的关键思想是在最小二乘目标函数中添加一个L2正则化项,该项对回归系数进行惩罚。这个....

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用Ridge岭回归进行正则化(十三)
文章 2023-08-09 来自:开发者社区

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用LASSO回归进行正则化(十二)

[toc]1 前言1.1 LASSO的介绍LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是一种用于线性回归和特征选择的正则化方法。它的基本原理是在损失函数中引入L1正则化项,通过最小化数据拟合误差和正则化项的和来实现模型参数的稀疏化和特征选择。这种正则化项以模型参数的绝对值之和乘以一个调节参数alpha的形式出现,促使模型选择少量重要....

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用LASSO回归进行正则化(十二)
文章 2023-07-05 来自:开发者社区

线性回归 正则项(惩罚项)原理、正则项的分类与Python代码的实现

1 正则项的含义在线性回归中,正则项是一种用于控制模型复杂度的技术,它通过将系数的大小加入到损失函数中,以限制模型的复杂度。在线性回归中,通常使用L1正则项或L2正则项。正则项的形式可以表示为:L1正则项(Lasso):L2正则项(Ridge):其中,p pp是系数的数量,w i w_iw i 是第i ii个系数,λ \lambdaλ是正则化参数,用于控制正则化的强度。L1正则项将系数的绝对值之....

线性回归 正则项(惩罚项)原理、正则项的分类与Python代码的实现
文章 2023-06-27 来自:开发者社区

蓝桥杯-正则问题-python

考虑一种简单的正则表达式:只由 x ( ) | 组成的正则表达式。小明想求出这个正则表达式能接受的最长字符串的长度。  例如 ((xx|xxx)x|(x|xx))xx 能接受的最长字符串是: xxxxxx,长度是6。输入----一个由x()|组成的正则表达式。输入长度不超过100,保证合法。  输出----这个正则表达式能接受的最长字符串的长度。  例如,输入:((....

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