如何使用Python脚本节点编写代码来实现功能逻辑
如果物联应用开发（IoT Studio）平台提供的节点不能满足您的需求，您可以使用Python脚本节点，编写Python代码来实现功能逻辑。目前支持Python v2.7.9版本。且仅支持使用基本库和基本语法，不支持扩展库。
来自小姐姐的入门推荐：7个基本机器学习算法Python实现
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 有位美女小姐姐，刚刚在GitHub上放出一份福利。 嗯，正经的福利。 她总结了一份基本的机器学习算法，全部以纯Python（版本3.6+）实现。其中包括线性回归等七套算法，具体地址在此： https://github.com/zotroneneis/machine_learning_basics 这7个算法，及代码实现地址： 线性回归，http:...
【机器学习算法-python实现】最大似然估计(Maximum Likelihood)
1.背景 最大似然估计是概率论中常常涉及到的一种统计方法。大体的思想是，在知道概率密度f的前提下，我们进行一次采样，就可以根据f来计算这个采样实现的可能性。当然最大似然可以有很多变化，这里实现一种简单的，实际项目需要的时候可以再更改。 博主是参照wiki来学习的，...
【机器学习算法-python实现】PCA 主成分分析、降维
1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是降低数据集的维度，然后挑选出主要的特征。 PCA的主要思想是移动坐标轴，找到方差最大的方向上的特征值，什么叫方差最大的方向的特征值呢。就像下图中的曲线B，一样，它的覆盖范围最广。 基本步骤：（...
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(3)—核函数
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 前面我们提到的数据集都是线性可分的，这样我们可以用SMO等方法找到支持向量的集合。然而当我们遇到线性不可分的数据集时候，是不是svm就不起作用了呢？这里用到了一种方法叫做核函数，它将低维度的数据转换成高纬度的从而实现线性可分。 可能...
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(1)—理论知识介绍
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 强烈推荐阅读（http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html） 支持向量机SVM（support vector ...
【机器学习算法-python实现】逻辑回归的实现(LogicalRegression)
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 在刚刚结束的天猫大数据s1比赛中，逻辑回归是大家都普遍使用且效果不错的一种算法。 （1）回归 先来说说什么是回归，比如说我...
【机器学习算法-python实现】扫黄神器-朴素贝叶斯分类器的实现
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 以前我在外面公司实习的时候，一个大神跟我说过，学计算机就是要一个一个贝叶斯公式的套用来套用去。嗯，现在终于用到了。朴素贝叶斯分类器据说是好多扫黄软件使用的算法，贝叶斯公式也比较简单，大学做概率题经常会用到。核心思想就是找出特征值对结果影响概率最大的项。公式如下：...
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