python必背函數(shù)？1. 函數(shù)：Print string2。函數(shù)：計算字符長度3。Format（12.3654，“6.2F”/“0.3%”）函數(shù)：實現(xiàn)格式化輸出4。函數(shù)：query object T

python必背函數(shù)？

1. 函數(shù)：Print string

2。函數(shù)：計算字符長度

3。Format（12.3654，“6.2F”/“0.3%”）函數(shù)：實現(xiàn)格式化輸出

4。函數(shù)：query object Type

5。Int（）函數(shù)，float（）函數(shù)，str（）函數(shù)：類型轉(zhuǎn)換

6。Import（）函數(shù)：Import library

7。3**4:3的4次方

8。打開（）。Write（）函數(shù)：Write file

9 def function Name（參數(shù)）：自定義函數(shù)

10隨機.randint（）函數(shù)：生成隨機數(shù)

11。函數(shù)的作用是：返回一個從1到100的列表并打印

12。Lower（）函數(shù)：將數(shù)據(jù)改為小寫

13。函數(shù)：將數(shù)據(jù)改為大寫

14。啟動開關功能：判斷是否用s

15打開。函數(shù)：在3-1位置前插入數(shù)據(jù)

16 List（）函數(shù)：將字符串轉(zhuǎn)換為List

17。Del list[2]函數(shù)：刪除第二個數(shù)據(jù)元素

18。Remove（“ha”）函數(shù)：刪除原始數(shù)據(jù)中的“ha”元素

19。Eval：計算Python表達式

根據(jù)您的數(shù)據(jù)量和樣本量，不同的樣本量和特征數(shù)據(jù)量適用于不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡這樣的深度學習算法需要訓練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預測模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學習算法，因為他們獲得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等深度學習算法。

如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機器學習算法。如果你有一個大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和其他深度學習算法。

以下是一個圖表，用于說明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機器學習算法。

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