导入依赖包 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 生成直线数据并加入噪音画图显示 train_x = np.linspace(-1, 1, 100) # 生成 -1 到 1之间 分成100份 # print(train_x) noise = np.rand…

本文转载自:https://juejin.im/post/5a924df16fb9a0634514d6e1 机器学习之线性回归(纯python实现) 线性回归是机器学习中最基本的一个算法,大部分算法都是由基本的算法演变而来.本文着重用很简单的语言说一下线性回归. 线性回归 包括一元线性回归和多元线性回归,一元指的是只有一个x和一个y.通过一元对于线性回归有个基本的理解. 一元线性回归就是在数据中找到一条直线,以最小的误差来(Loss)来拟和数据. 上面提到的误差可以这样表示,假设那条直线如下图:…

本次分享一部分python/人工智能/Tensorflow/自然语言处理/计算机视觉/机器学习的学习资源,也是一些比较基础的,如果大家有看过网易云课堂的吴恩达的入门课程,在看这些视频还是一个很不错的提高:对于已经有自己想学习的方向的人来说,可以从这里找到你想要的那个方向的视频.下面上链接: 书籍:(缺失密码的部分,请访问原帖(http://www.ctsch.cn/?p=120),懒得输了) 名称 地址 密码 AI电子书全系列 百度云链接   图书库 百度云链接 ufnw 电子书 百度云链接 v…

目录 1. 线性模型 2. 线性回归 2.1 一元线性回归 3. 一元线性回归的Python实现 3.1 使用 stikit-learn 3.1.1 导入必要模块 3.1.2 使用 Pandas 加载数据 3.1.3 快速查看数据 3.1.4 使用 stlearn 创建模型 3.1.5 模型评估 3.2 手动实现 3.2.1 计算 w 和 b 3.2.2 功能封装 1. 线性模型 给定 \(d\) 个属性描述的示例 \(\boldsymbol{x} = (x_1; x_2; ...; x_d)\…

目录 1 多元线性回归 2 多元线性回归的Python实现 2.1 手动实现 2.1.1 导入必要模块 2.1.2 加载数据 2.1.3 计算系数 2.1.4 预测 2.2 使用 sklearn 1 多元线性回归 更一般的情况,数据集 \(D\) 的样本由 \(d\) 个属性描述,此时我们试图学得 \[f(\boldsymbol{x}_i) = \boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}_i+b \text{,使得} f(\boldsymbol{x}_i) \simeq y_i…

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我…

此系列将会每日持续更新,欢迎关注 线性回归(linear regression)的TensorFlow实现 #这里是基于python 3.7版本的TensorFlow TensorFlow是一个机器学习的利器,打包了众多的机器学习中的模型以及各种数学上的处理 因此利用TensorFlow来学习机器学习能起到事半功倍的效果. 以下代码即是线性回归的实现(实现对函数  y = 0.1 x + 0.3  的回归)代码内给出详细注释便于理解 import tensorflow as tf import…

译者按: AI时代,不会机器学习的JavaScript开发者不是好的前端工程师. 原文: Machine Learning with JavaScript : Part 1 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习 使用JavaScript做机器学习?不是应该用Python吗?是不是我疯了才用JavaScript做如此繁重的计算?难道我不用Python和R是为了装逼?scikit-learn(Python机器学习库)不能使用Pyt…

简介 前置声明:本专栏的所有文章皆为本人学习时所做笔记而整理成篇,转载需授权且需注明文章来源,禁止商业用途,仅供学习交流.(欢迎大家提供宝贵的意见,共同进步) 正文: 机器学习,顾名思义,就是研究计算机如何学习和模拟人类的行为,并根据已学得的知识对该行为进行增强和改进. 举例来说,假设邮箱收到了一封新邮件,通常我们可以通过邮件里是否含有广告.不相关信息以及乱码等特征,人为的来判断这封邮件是否是一封垃圾邮件. 如上述可知,机器学习模拟人类的行为,所以它同样依据这些邮件内容的特征来判断一封邮件是否是…

编辑 | MingMing 尽管机器学习的历史可以追溯到1959年,但目前,这个领域正以前所未有的速度发展.最近,我一直在网上寻找关于机器学习和NLP各方面的好资源,为了帮助到和我有相同需求的人,我整理了一份迄今为止我发现的最好的教程内容列表. 通过教程中的简介内容讲述一个概念.避免了包括书籍章节涵盖范围广,以及研究论文在教学理念上做的不好的特点. 我把这篇文章分成四个部分:机器学习.NLP.Python和数学. 每个部分中都包含了一些主题文章,但是由于材料巨大,每个部分不可能包含所有可能的主题…

超过 150 个最佳机器学习,NLP 和 Python教程 微信号 & QQ:862251340微信公众号:coderpai简书地址:http://www.jianshu.com/p/2be3... 我把这篇文章分为四个部分:机器学习,NLP,Python 和 数学.我在每一部分都会包含一些关键主题,但是网上资料太广泛了,所以我不可能包括每一个可能的主题. 如果你发现好的教程,请告诉我.在这篇文章中,我把每个主题的教程数量都是控制在五到六个,这些精选出来的教程都是非常重要的.每一个链接都会链接到…

python安装tensorflow报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 python版本是3.7.2 要安装的tensorflow版本是1.12.0 pip版本是18.1 安装操作是在pycharm上进行操作的. 但是一安装就报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 解决办法: 将python进行退版本,也就是卸载当前这…

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.…

梯度下降法及一元线性回归的python实现 一.梯度下降法形象解释 设想我们处在一座山的半山腰的位置,现在我们需要找到一条最快的下山路径,请问应该怎么走?根据生活经验,我们会用一种十分贪心的策略,即在现在所处的位置上找到一个能够保证我们下山最快的方向,然后向着该方向行走:每到一个新位置,重复地应用上述贪心策略,我们就可以顺利到达山底了.其实梯度下降法的运行过程和上述下山的例子没有什么区别,不同的是我们人类可以凭借我们的感官直觉,根据所处的位置来选择最佳的行走方向,而梯度下降法所依据的是严格的数学…

Python使用Tensorflow出现错误: UserWarning: The default mode, 'constant', will be changed to 'reflect' in skimage 0.15.  warn("The default mode, 'constant', will be changed to 'reflect' in " Traceback (most recent call last): 解决方法: 将 transform.resize(i…

线性回归原理介绍 线性回归python实现 线性回归sklearn实现 这里使用python实现线性回归,没有使用sklearn等机器学习框架,目的是帮助理解算法的原理. 写了三个例子,分别是单变量的.双变量的和多变量的.单变量和双变量的画出了图,多变量的由于高维空间难以实现,所以没有画图.单变量和双变量的使用的自己模拟的一个简单的房价数据集,多变量的使用的boston房价数据集. 1.单变量线性回归 代码 运行结果 2.双变量线性回归 代码 运行结果 3.多变量线性回归 代码 运行结果 如果需…

线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2…

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------…

Python 程序员深度学习的"四大名著": 这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习.深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到"无从下手"的困惑出境.而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的. 给大家推荐这几本好书并做简单介绍: 1.<Deep Learning with Python> 推荐指数:★★★★☆ 本书自出版以来收到众多好评,因为是 Keras 作者写的书,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从…

文章简介 使用python简单实现机器学习中单元线性回归算法. 算法目的 该算法核心目的是为了求出假设函数h中多个theta的值,使得代入数据集合中的每个x,求得的h(x)与每个数据集合中的y的差值的和最小.简单来说就是需要生成一个函数,它尽可能贴近实际数据中的每个值,方便我们预测. 核心算法 假设函数 即需要求的函数,为了简单在此只设置一个x对应一个y,求theta0和theta1 代价函数 目的是J最小,也就是每个y到达函数的距离之和最小. 批量梯度下降函数 带假设函数和代价函数带入到下降函…

使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归  和   随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地,可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessi…

git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 正则化: 提高模型在未知数据上的泛化能力 避免参数过拟合正则化常用的方法: 在目标函数上增加对参数的惩罚项 削减某一参数对结果的影响力度 L1正则化:lasso 在线性回归的目标函数后面加上L1范数向量惩罚项. f = w * x^n + b + k * ||w||1 x为输入的样本特征 w为学习到的每个特征的参数 n为次数 b为偏置.截距 ||w||1 为 特征参数的L1范数,作为惩罚向量 k 为…

1.工程组成 2.urls.py """Django_machine_learning_linear_regression URL Configuration The `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see: https://docs.djangoproject.com/en/2.1/topics/http/urls/ Examples: Function views 1…

这一节很简单,都是高中讲过的东西 简单线性回归:y=b0+b1x+ε.b1=(Σ(xi-x–)(yi-y–))/Σ(xi-x–)ˆ2       b0=y--b1x-    其中ε取 为均值为0的正态分布 多元线性回归差不多 我自己写了程序,练习一下面向对象编程 import numpy as np class SimpleLinearRegression: def __init__(self): self.b0=0 self.b1=0 def fit(self,X,Y): n=len(X) d…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' diabetes = datasets.load_diabetes() #使用 scikit-lea…

线性回归 关注公众号"轻松学编程"了解更多. [关键词]最小二乘法,线性 一.普通线性回归 1.原理 分类的目标变量是标称型数据,而回归将会对连续型的数据做出预测. 应当怎样从一大堆数据里求出回归方程呢? 假定输人数据存放在矩阵X中,而回归系数存放在向量W中.那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过 Y=X*W 给出.现在的问题是,手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢? 一个常用的方法就是找出使误差最小的W.这里的误差是指预测Y值和真实Y值之间的差值,使用该误差的简单累加将使得正…

朴素贝叶斯是解决分类任务的好起点,线性回归是解决回归任务的好起点. 简单线性回归 将数据拟合成一条直线. y = ax + b , a 是斜率, b是直线截距 原始数据如下: 使用LinearRegression评估器来拟合数据 除了简单的直线拟合,还可以处理多维度的线性回归模型. 基函数回归 使用基函数 对原始数据进行变换,从而将变量间的线性回归模型 转换为非线性回归模型. 一维的输入变量x 转换成了 三维变量 x1 x2 x3. 转换后的模型仍然是一个线性模型.将一维的x投影到了高维空间 多…

本人从2017年起,开始涉猎机器学习.作为入门,首先学习的是斯坦福大学Andrew Ng(吴恩达)教授的Coursera课程 2 单变量线性回归 线性回归属于监督学习(Supervise Learning),就是Right answer is given. 课程中,举了一个估计房产价格的例子,在此,我就直接使用两组数据去作为例子使用线性回归,拟合出效果最好的曲线. 2.1 单变量线性回归算法的思路 根据数据的分布,确定模型其中,h(x)是假设函数(Hypothesis Fuction),θ1和θ…

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其…

TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系…