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  • 如何阅读一本书书籍的分类To support the victims of the Australian bushfires we’ve created our best book deal ever. For the next 3 days, you can pick any 5 books (in PDF format) and pay for only 1. ...

    如何阅读一本书对书籍的分类

    CFA Volunteer gives a drink to a thirsty Koala

    To support the victims of the Australian bushfires we’ve created our best book deal ever. For the next 3 days, you can pick any 5 books (in PDF format) and pay for only 1. That’s about $150 worth of books for just $29.95!

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    翻译自: https://www.sitepoint.com/our-best-book-deal-ever-5-books-for-the-price-of-1/

    如何阅读一本书对书籍的分类

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  • 技术书籍的分类

    2012-08-20 11:55:40
     此文不但是技术书籍的分类,也可以起到按图索骥的目的,有针对性地寻找某个层次上的书籍。  授之以鱼,不如授之以渔。下面按书籍内容的侧重分为三个层次,依次由浅到深。其中归于后两层的书籍颇有“授之以渔”...
    小记: 
            此文不但是对技术书籍的分类,也可以起到按图索骥的目的,有针对性地寻找某个层次上的书籍。
            授之以鱼,不如授之以渔。下面按书籍内容的侧重分为三个层次,依次由浅到深。其中归于后两层的书籍颇有“授之以渔”的意思。

    1 只讲技术,也许会涉及一些技术背后的理念 :  见山是山,见水是水

    2 重点在技术理念本身,但会涉及理念的起源,发展和当前的状态:  见山不是山,见水不是水 
    《Unix编程艺术》
    《可复用的面向对象的设计模式》

    3 将技术上升到哲学的高度,不再局限于IT技术:  见山还是山,见水还是水 
    《禅与摩托车维修艺术》 
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  • 中国人在较短时期内接受佛教同时,似乎佛教——以及后来传入其它宗教——保持着一种带有宗教形态神秘感。又由于佛教典籍传译越来越多,越来越有蔚为大国之意,它们和本土图书性质迥异,安置在一起,如

        对于佛教的汉文图书分类大家貌似很少了解。

    佛教及与之有关联的食物传入中国,佛经的传译及相关的典籍迅速增多,特别是汉文佛教电机飞速增加,必然导致汉文佛教图书分类编目工作的适应性进展。

    中国人在较短的时期内接受佛教的同时,似乎对佛教——以及后来传入的其它宗教——保持着一种带有宗教形态的神秘感。又由于佛教典籍传译越来越多,越来越有蔚为大国之意,它们和本土的图书性质迥异,安置在一起,如何插入其间比较困难,所以就想出两种办法来处理:

    一种是,把佛教典籍单独作分类、编目、庋藏处理。

    另一种则是,在正统的、常规的分类、编目工作中,最为常见常用的方式,是把佛教典籍归入子部,成立释家类,并且挑选一些编目者认为重要的佛经编入。

    中国佛教图书文物馆

    中国佛教图书文物馆坐落在北京法源寺内,成立于1980年,是中国佛教协会所属的以收藏、展览、研究佛教文物图书为主的博物馆。古老的法源寺,如今已是中国佛教图书文物馆的所在地。历代佛教造像展精选自东汉、三国、北魏、北齐一直到清代的不同材质的佛造像数十尊。这里的佛教文物,件件珍品,卷卷珠玑。佛学经典的广阔与深邃,法源古刹的肃穆庄重使参观者得到一次空前的心灵净化。

     

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    摘要编辑:黄旭南、黄松辉、李嘉玲、陈洁珠

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  • 决策树(Decision Tree)是一个非参数监督式学习方法,决策树又称为判定树,是运用于分类的一种树结构,其中每个内部节点代表某一属性一次测试,每条边代表一个...
        

    640?wx_fmt=jpeg

    决策树(Decision Tree)是一个非参数的监督式学习方法,决策树又称为判定树,是运用于分类的一种树结构,其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试,每条边代表一个测试结果,叶节点代表某个类或类的分布。

    下面就使用决策树对人体身高体重数据进行分类。

    这个数据一共有10个样本,每个样本有2个属性,分别为身高和体重,第三列为类别标签,表示“胖”或“瘦”。该数据保存在1.txt中,如下所示:

    640?wx_fmt=png

    我们的任务就是训练一个决策树分类器,输入身高和体重,分类器能给出这个人是胖子还是瘦子。

    分析:首先这次的训练数据是在一个文本文件中,因此需要把该数据集读入,特征和类标签存放在不同变量中。此外,由于类标签是文本,需要转换为数字。其它的过程和前面的例题完全类似,下面就看一下过程。

    本例需要使用下面第三方库:

    import numpy as np
    import scipy as sp
    from sklearn import tree
    from sklearn.metrics import precision_recall_curve
    from sklearn.metrics import classification_report
    from sklearn.model_selection import train_test_split

    下面这段代码是从文本文件中读入数据:

    data = []
    labels = []
    with open("1.txt") as ifile:  
            for line in ifile:  
                tokens = line.strip().split(' ')  
                data.append([float(tk) for tk in tokens[:-1]])  
                labels.append(tokens[-1])  
    x = np.array(data)
    labels = np.array(labels)
    y = np.zeros(labels.shape)

    可以看出,程序每次从文本中读取一行,然后使用空格作为分割,将数据当道data矩阵中,然后分别将特征和类标签放到labels和y中。

    由于类标签是文本,需要转换为数字,可以使用下面代码进行转换:

      y[labels=='fat']=1

    然后将数据随机拆分,训练数据占80%的比例,测试数据占20%的比例:

    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2,random_state=0)

    下面就可以使用DecisionTreeClassifier建立模型,并进行训练了,如下所示:

    clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
    clf.fit(x_train, y_train)

    测试结果可以使用下面代码实现:

    answer = clf.predict(x_train)
    print(x_train)
    print(answer)
    print(y_train)
    print(np.mean( answer == y_train))

    可以使用下面代码测试不同特征对分类的影响权重

    print(clf.feature_importances_)

    程序运行结果如下所示:

    640?wx_fmt=png

    同样,可以将决策树模型输出到模型文件中,代码如下:

    with open("tree.dot"'w'as f:  
        f 
    = tree.export_graphviz(clf, out_file=f)  

    切换到命令行状态下,输入以下命令:

    dot -Tpdf tree.dot -o tree.pdf

    然后在当前目录下找到tree.pdf文件,打开该文件,即可看到这个决策树,如下所示:

    640?wx_fmt=png


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