详细内容参看:官网 测试数据: # 传入的参数 x=[1,2,3,4,5] squares=[1,4,9,16,25] 简单的绘图 import matplotlib.pyplot as plt def plot1(x,squares): """plot simple pic""" plt.plot(x,squares,linewidth=1) # or plt.plot(squares) plt.show() plt.plot(x,y) plt

ValueError: c of shape (1, 400) not acceptable as a color sequence for x with size 400, y with size 400 # Visualize the data: plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y.reshape(400), s=40, cmap=plt.cm.Spectral); Y改成Y.reshape(400)

不同label样本画图——颜色分配plt.cm.Spectralhttps://blog.csdn.net/wang_zuel/article/details/102940092 关于plt.cm.Spectral https://blog.csdn.net/robin_Xu_shuai/article/details/79178857 Python学习——作图plt.cm.Set()用法 https://blog.csdn.net/qq_41938858/article/details/877

TF.Learn 手写文字识别   转载请注明作者:梦里风林Google Machine Learning Recipes 7官方中文博客 - 视频地址Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个

转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 7 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个label,是一个多分类问题

转自:https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/87903024 1.plt.rcParams plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为“rc配置”或“rc参数”.通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小.每英寸的点数.线条宽度.颜色.样式.坐标轴.坐标和网络属性.文本.字体等.rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问. 代码: import numpy as np imp

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

# 3维import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) data,labels=make_classification(n_samples=1000,n_fea

import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(digits.images[-1], cmap = plt.cm.gray_r) .imshow() Plotting numpy arrays as images plt.cm.gray_r Colormap 加上_r相当于颜色 reverse .

数据准备 数据下载:美国宇航局肯尼迪航天中心WEB日志 我们先来看看数据:首先将日志加载到RDD,并显示出前20行(默认). import sys import os log_file_path ='apache.access.log.PROJECT' base_df = sqlContext.read.text(log_file_path) base_df.show(truncate=False) 数据框输出如下: +--------------------------------------

内嵌彩色模块代码: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # Have colormaps separated into categories:# http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html cmaps = [('Perceptually Uniform Sequential', ['viridis', 'inferno', 'plasma', 'magm

目录 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介 2. Matplotlib操作简介 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介   Matplotlib是Python的一个2D图形库,能够生成各种格式的图形(诸如折线图,散点图,直方图等等),界面可交互(可以利用鼠标对生成图形进行点击操作),同时该2D图形库跨平台,即既可以在Python脚本中编码操作,也可以在Jupyter Notebook中使用,以及其他平台都可以很方便的使用Matplotlib图

简介 Naive Bayesian算法 也叫朴素贝叶斯算法(或者称为傻瓜式贝叶斯分类) 朴素(傻瓜):特征条件独立假设 贝叶斯:基于贝叶斯定理 这个算法确实十分朴素(傻瓜),属于监督学习,它是一个常用于寻找决策面的算法. 基本思想 (1)病人分类举例 有六个病人 他们的情况如下: 症状 职业 病名 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 根据这张表 如果来了第七个病人 他是一个 打喷嚏 的 建筑工人 那么他患上

简介 回归分析只涉及到两个变量的,称一元回归分析.一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量,被估计的变量,称因变量,可设为Y:估计出的变量,称自变量,设为X. 回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X),使得从X估计Y可以用一个函数式去计算. 当Y=f(X)的形式是一个直线方程时,称为一元线性回归.这个方程一般可表示为Y=A+BX.根据最小平方法或其他方法,可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值. 线性回归方程 Target:尝试预测的变量,即目标变量 Input:输入

简介 AdaBoost,是英文”Adaptive Boosting“(自适应增强)的缩写,是一种迭代提升算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器). 它的自适应在于:其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值.将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器. 基本思

简介 决策树是一个预测模型,通过坐标数据进行多次分割,找出分界线,绘制决策树. 在机器学习中,决策树学习算法就是根据数据,使用计算机算法自动找出决策边界. 每一次分割代表一次决策,多次决策而形成决策树,决策树可以通过核技巧把简单的线性决策面转换为非线性决策面. 基本思想 树是由节点和边两种元素组成的结构.有这几个关键词:根节点.父节点.子节点和叶子节点. 父节点和子节点是相对的,子节点由父节点根据某一规则分裂而来,然后子节点作为新的父亲节点继续分裂,直至不能分裂为止.而根节点是没有父节点的节点,

1.题目 这道题目的地址在https://www.kaggle.com/c/titanic,题目要求大致是给出一部分泰坦尼克号乘船人员的信息与最后生还情况,利用这些数据,使用机器学习的算法,来分析预测另一部分人员最后是否生还.题目练习的要点是语言和数据分析的基础内容(比如python.numpy.pandas等)以及二分类算法. 数据集包含3个文件:train.csv(训练数据).test.csv(测试数据).gender_submission.csv(最后提交结果的示例,告诉大家提交的文件长什

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo

It shows how to use RBFSampler and Nystroem to approximate the feature map of an RBF kernel for classification with an SVM on the digits dataset. Results using a linear SVM in the original space, a linear SVM using the approximate mappings and using

本例将展示使用多输出评估期来实现图像完成.目标是根据给出的上半部分人脸预测人脸的下半部分. 第一列展示的是真实的人脸,接下来的列分别展示了随机森林,K近邻,线性回归和岭回归对人脸下半部分的预测. # coding:utf-8 from pylab import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces from sklearn.uti