大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python阅卷编程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python阅卷编程的解答，让我们一起看看吧。
有哪些高质量的自学网站？
1.我要自学网
非常知名的视频课程学习网站，主要是各种设计类、***后期、工业机械方面的课程
基本是付费居多，但好处是课程的前几节，甚至前十几节均免费，完全可以先看看效果
2.网易公开课
原先经常用的一个自学网站，有不少免费的精品课程，涉及领域全面，我很喜欢在上面找一些TED演讲的***看
不过个人感觉，付费的课程有一部分不是很靠谱
3.bilibili
良心的小破站，里面真的有超多免费的，可以自学的课程，涉及领域也很全面
我曾经在上面找到过一个某财经付费课程的转载，还是全套的，结果就白嫖了…
Hello，很高兴回答这个问题。
强烈推荐Coursera这个平台，名校背书，课程质量高，完成课程后还可以取得学业，得到非常强的满足感。
***s://***.coursera.org/
平台的课程分类也非常清楚，主要为：艺术与人文，商务，计算机科学，数据科学，信息技术，健康，数学和逻辑，个人发展，物理科学与工程，社会科学，语言学习。
许多人对于Coursera望而却步的原因可能有两个：需要付费以及英文不过关。
其实这两个问题都不是大问题~
首先Coursera支持旁听课程，除了无法获得最后的证书，你完全可以旁听所以课程内容，充实自己。如果你就是需要证书来证明自己的努力，也可以通过申请助学金来拿到免费学习的机会！
笔者自己就是通过助学金已经申请到了五门课程的免费学习，现在完成了其中三门，继续努力中~如果大家感兴趣如何申请课程助学金，欢迎留言评论，我可以尽量分享我的经验~
（在这里也非常推荐Coursera平台上的excel课程，个人觉得收获颇丰。）
学习类网站有很多，但是你能找到质量高，还免费的课程***吗？现在知识付费很火，市场良莠不齐，有些课程需要付费，质量却不见得高。
今天，小趣结合自己的经历，为大家挑选了13个高质量的免费自学网站，课程***都很丰富，不仅能提高学习效果，还能节省人民币。
1、综合学习
作为国内优质的学习平台，MOOC拥有上千门课程，计算机、心理学、法学、英语、艺术设计……每一门课程的质量都很高，可以满足系统化学习的需求。
你好，谢邀。
下面的很多答案已经能够说明问题：知乎、b站、中国慕课、头条、网易公开课、微信中的相关自媒体。
学习的网站实在很多，与很多年前的信息缺乏相比，其实这个年代信息是过载的。有很多人觉得学的很辛苦，也有很多人觉得很受挫，那么多知识怎么学的过来！
碎片化时间利用：关注相关领域内媒体。
媒体主要是收集前沿的、实时的消息，精选1-2个媒体足够。碎片化时间充分利用起来从专业媒体身上快速了解到当前信息是最好的。
基于关注链的优质***
这个方法比较直接，从各种渠道关注一些知识大V（经常发表经验的人），然后看看大V关注了哪些人。通过这种层层的链接，能够在短时间内扩大优质的信息源。
基于专栏的深度学习
基本上B站***合集、知乎专栏、头条专栏，简书专栏、网易公开课、腾讯公开课这些，大量的***和文本信息能让你充分的对一个领域有很深的理解，把大段的空闲时间利用起来，跟随一些大V的专栏肯定会受益匪浅。
国际化视野
这个时代只从中国学习显然是不够的，前沿的领域和思想分布在全球。不妨使用twitter，facebook这样的平台扩大自己的视野，跟随世界级别的大V，看他们在学习什么，关注什么，自己的眼光随着时间的推移也会变得很好。
看你要学什么了。
1，菜鸟教程：It开发学习，适合入门，学习基础，有示例有运行，比较直观，最大的优点是免费
2，767股票学习网：专业股票教学，有入门，有分析，有技巧教学，从入门到适合各个水平的人学习
3，我要自学网：综合性***学习网站，包含电脑办公，平面设计，***动画，机械设计，it开发，会计等各行业，适合各个水平段的人学习
4，网易公开课：综合性***教学网站，涉及人文，社会，艺术，科学和[_a***_]领域。
5，中国大学MOOC：名校教程免费***课，适合考研和考级等，无论预习还是复习都是非常好的平台
6，B站：万能的B站也有很多优质的学习***，涉及动画，生活，***，游戏，美食等各领域。
7，英语学习网站：汇集国内外优秀的英语学习网站，还有小语种的学习资料，适合广大外语爱好者学习。
8，word联盟：专业的办公软件教学平台，还有excel和ppt等职场必备技能
9，ExcelHome：专业的Excel教学网站，包含***教程和图文教程，适合各水平段的人学习
如何在Python中从零开始实现随机森林？
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你好，楼主，这是我之前通过自学python语言编码实现的，不过被我拿来表白头条了哈哈哈。
言归正传，
本教程分为2个步骤。
这些步骤为您需要将随机森林算法应用于自己的预测建模问题奠定了基础。
在决策树中，通过利用最低成本找到指定属性和该属性的值方法来确定分割点。
对于分类问题，这个成本函数通常是基尼指数，它计算分割点创建的数据组的纯度。基尼指数为0是完美纯度，其中在两类分类问题的情况下，将类别值完全分成两组。
在决策树中找到最佳分割点涉及到为每个输入的变量评估训练数据集中每个值的成本。
对于装袋和随机森林，这个程序是在测试数据集的样本上执行的，并且是可替换的。更换取样意味着同一行（数据）会不止一次的被选择并将其添加到取样中。
我们可以优化随机森林的这个程序。我们可以创建一个输入属性样本来考虑，而不是在搜索中枚举输入属性的所有值。
随机森林（Random Forest）属于集成学习（Ensemble Learning）的一种。集成学习，顾名思义，就是集众模型之大成。类比一下日常生活中的日子，比如给试卷评分，客观题很简单，直接按照标准答案就是了（实际上现在考试客观题基本都通过机器阅卷了），但是主观题就没那么简单了。普通的小测验，一个老师打个分就是了，但重大考试，为了慎重，往往会找多个老师同时打分，然后通过某种算法得出一个最终分，一般而言是平均，但对分差过大的情况会作特殊处理。某种意义上，其实是让多个老师投票投出一个最终得分。再比如，判例法系统中的陪审团，也可以看成是集成学习。（但是各种选秀节目的评委打分就不一定是集成学习了，因为有很多黑箱操作 ;-) 集成学习，也是让多个模型学习同一个问题，然后通过某种投票（voting）机制，得出较优的结果。
（图片来源：KDnuggets）
随机森林，顾名思义，就是找一批决策树来进行决策。用Python代码来表示，就是构建一个决策树的列表，然后让这些决策树“投票”：
trees = [create_tree() for i in range(n)]
predictions = [bagging(trees, sample) for sample in test_data]
其中，create_tree函数用于构建决策树，限于篇幅，具体定义这里省略（可以参考各决策树教程）。
bagging在原数据集的基础上创建多个子数据集，然后分给多棵决策树，让这些决策树分别学习，最后通过某种投票机制（比如平均数、中位数、众数）集成多棵决策树的成果。
比如，通过众数：
predictions = [predict(trees, sample) for sample in test_data]
到此，以上就是小编对于python阅卷编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python阅卷编程的2点解答对大家有用。
