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模型Models

一、Web框架概述

Web框架(web framework)或者叫做Web应用框架(web application framework)，是用于进行Web开发的一套软件架构。大多数的Web框架提供了一套开发和部署网站的方式。为Web的行为提供了一套支持支持的方法。使用Web框架，很多的业务逻辑外的功能不需要自己再去完善，而是使用框架已有的功能就可以。

Web框架使得在进行Web应用开发的时候，减少了工作量。Web框架主要用于动态网络开发，动态网络主要是指现在的主要的页面，可以实现数据的交互和业务功能的完善。使用Web框架进行Web开发的时候，在进行数据缓存、数据库访问、数据安全校验等方面，不需要自己再重新实现，而是将业务逻辑相关的代码写入框架就可以。也就是说，通过对Web框架进行主观上的“缝缝补补”，就可以实现自己进行Web开发的需求了。

二、MVC与MTV模型

MVC(Model View Controller)：是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。

MTV: 有些WEB框架觉得MVC的字面意思很别扭，就给它改了一下。view不再是HTML相关，而是主业务逻辑了，相当于控制器。html被放在Templates中，称作模板，于是MVC就变成了MTV。这其实就是一个文字游戏，和MVC本质上是一样的，换了个名字和叫法而已，换汤不换药。

一、Selenium简介

Selenium是一款适用于Web应用程序的便携式软件测试框架。 Selenium为编写测试提供了一个回放工具，无需学习测试脚本语言。它还提供了一种测试领域特定的语言，用于编写包括C＃，Groovy，Java，Perl，PHP，Python，Ruby和Scala等多种流行编程语言的测试。

Selenium官网地址

环境配置：

系统：windows10 浏览器：Chrome 70.0.3538.110 Python: 3.7.0 Selenium: 3.141.0

一、 Pandas

1.1 describe()

一、从分类问题开始

分类（Classification）任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题不仅是一个普遍存在的问题，而且是其他更加复杂的决策问题的基础，更是机器学习和数据挖掘技术中最庞大的一类算法家族。我们前面介绍过的朴素贝叶斯就可以用来解决分类问题。作为本文的开始，我们首先来简单回顾一下什么是分类。

分类问题的本质就是当给定这样一个数据集后，要求我们训练出（或建立）一个模型\(f\)。当出现一组新的特征向量时，要求我们预测（或判断）拥有这样一组特征向量的对象应当属于哪个类别。

分类问题的类别数目可以是两类也可以是多类。二分类问题是最简单的分类问题，而多分类问题模型可以在二分类模型的基础上进行构建。我们在前面文章中一直使用的鸢尾花数据集就是一个典型的多分类问题，问题的最终目标是判断给定一朵花，它应该属于setosa、versicolor和virginica中的哪一类。

一、概述

贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之所以称之为 ”朴素” ，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设：所有的特征之间是统计独立的。

假设某样本X有 \(\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_n\) 个属性,那么有

\[P(x) = P(\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_n) = P(\alpha_1) * P(\alpha_2) * \cdots * P(\alpha_n)\]

满足这样的公式就说明特征统计独立。

简介

Markdown编辑器支持基于MathJax编写LaTeX数学公式。

MathJax是一款运行在浏览器中的开源的数学符号渲染引擎，使用MathJax可以方便的在浏览器中显示数学公式，不需要使用图片。这篇文章介绍如何使用LaTeX语法编写数学公式。