Python_sklearn机器学习库学习笔记（三）logistic regression（逻辑回归）

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Python_sklearn机器学习库学习笔记（三）logistic regression（逻辑回归）

# 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]…

Python_sklearn机器学习库学习笔记（七）the perceptron(感知器）

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…

Python_sklearn机器学习库学习笔记（一）_一元回归

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…

Python_sklearn机器学习库学习笔记（一）_Feature Extraction and Preprocessing(特征提取与预处理）

# 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…

Python_sklearn机器学习库学习笔记（五）k-means（聚类）

# 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…

Python_sklearn机器学习库学习笔记（六） dimensionality-reduction-with-pca

# 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…

Python_sklearn机器学习库学习笔记（四）decision_tree（决策树）

# 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…