# K的选择:肘部法则 如果问题中没有指定 的值,可以通过肘部法则这一技术来估计聚类数量.肘部法则会把不同 值的成本函数值画出来.随着 值的增大,平均畸变程度会减小:每个类包含的样本数会减少,于是样本离其重心会更近.但是,随着 值继续增大,平均畸变程度的改善效果会不断减低. 值增大过程中,畸变程度的改善效果下降幅度最大的位置对应的 值就是肘部. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #随机生成一…

一.引入相关库 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font=FontProperties(fname=r'c:/windows/fonts/msyh.ttf',size=10) 二.一元回归范例 def runplt(): plt.figure() plt.title(u'披萨价格与直径数据',fontproperties=fo…

# Extracting features from categorical variables #Extracting features from categorical variables 独热编码 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer onehot_encoder=DictVectorizer() instance=[{'city':'New York'},{'city':'San Francisco'}, {'city…

一.感知器 感知器是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的,其灵感来自于对人脑的仿真,大脑是处理信息的神经元(neurons)细胞和链接神经元细胞进行信息传递的突触(synapses)构成. 一个神经元可以看做将一个或者多个输入处理成一个输出的计算单元.一个感知器函数类似于一个神经元:它接受一个或多个输入,处理 他们然后返回一个输出.神经元可以实时,错误驱动的学习,神经元可以通过一个训练样本不断的更新参数,而非一次使用整套的数据.实时学习可能有效的处理…

# 逻辑回归 ## 逻辑回归处理二元分类 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt #显示中文 from matplotlib.font_manager import FontProperties font=FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\msyh.ttc", size=10) import numpy as np plt.figure() plt.axis([-6,6,0,1]…

# 用PCA降维 #计算协方差矩阵 import numpy as np X=[[2,0,-1.4], [2.2,0.2,-1.5], [2.4,0.1,-1], [1.9,0,-1.2]] np.cov(np.array(X).T) #计算特征向量 import numpy as np w,v=np.linalg.eig(np.array([[1,-2],[2,-3]])) print w,v # 降维可视化 %matplotlib inline import matplotlib.pyplo…

# 决策树 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.grid_search import Gr…

目录 muduo网络库学习笔记(五) 链接器Connector与监听器Acceptor Connector 系统函数connect 处理非阻塞connect的步骤: Connetor时序图 Acceptor 系统函数accept Socket的封装 Acceptor的封装 Acceptor时序图. 简单测试程序 Acceptor Connctor 运行日志 muduo网络库学习笔记(五) 链接器Connector与监听器Acceptor 标签: muduo Connector Acceptor…

# 决策树 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.grid_search import Gr…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…