2019/3/25 真的,当那个图像出现的时候,我真的感觉太美了. 或许是一路上以来自我的摸索加深的我对于这个模型的感受吧. 二次函数拟合--最小二乘法公式法 与线性回归相似,对二次函数进行拟合某种意义上也只是加了一个函数,虽然求解的方程变得更加繁琐,需要准备的变量也增加到了七个. 思路有借鉴于:最小二乘法拟合二次曲线 C语言 为了更好的理解回归问题中最小二乘法的求偏导过程,这次我选择自己手打公式. 大概流程如下 但是到此处之后便被这三个繁琐的方程给难倒了,虽然肯定可以说是能强解,但是感觉就是不

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

机器学习二 逻辑回归作业   作业在这,http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的. 57维特征,2分类问题.采用逻辑回归方法.但是上述数据集在kaggle中没法下载,于是只能用替代的方法了,下了breast-cancer-wisconsin数据集. 链接在这http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-c

study from : https://www.cnblogs.com/reaptomorrow-flydream/p/9613847.html python 二维数组键盘输入 1 m = int(input())2 grid = [[] for i in range(m)]3 for i in range(m):4     line = input().split(' ')5     for j in range(len(line)):6         grid[i].append(int

Python 二维码制作 先介绍python 二维码制作的第三方库 QRCode .MyQR QRCode    生成这个二维码只用三行 import qrcode img = qrcode.make('hello qrcode !') img.save('test.png') 安装导入QRCode pip install qrcode QRCode 多种自定义方法 mport qrcode text = input("输入文字或URL:") # 设置URL必须添加http:// im

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   多元共线性 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每一个变量与因变量之间的真实关系.例如

一.任务基础 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取.假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会.你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集.对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定.为了做到这一点,我们将建立一个分类模型,根据考试成绩估计入学概率. 数据集链接为:链接:https://pan.baidu.com/s/1H3T3RfyT3toKbFrqO2z8ug,提取码:jku5 首先导入需要使用到的Python

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

看机器学习看到了回归函数,看了一半看不下去了,看到能用方差进行函数回归,又手痒痒了,自己推公式写代码验证: 常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y = kx + bxi, yiy-yi = kxi+b-yi方差为∑(kxi + b - yi )^2f = k^2∑xi^2 + b^2 + ∑yi^2 +2kb∑xi - 2k∑xi*yi - 2yib求极值需要对其求微分,因为是二元函数,因此使用全微分公式,其极值点应该在两个元的偏微分都为0处δf/δk = 2k∑(xi^2

唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事.表示最近有点懒,可能是快要考试的原因,外加这两天都有笔试和各种面试,让心情变得没那么安静的敲代码,没那么安静的学习算法.搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东,甚至不知道函数式编程是啥:昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习的算法很好的表达出来,真是饱暖思**啊.额,好像用词不当,反正就是人的脑袋除了想着吃肉还要多运动运动,幸好的是每天晚上的瑜伽能够让自己足够沉下心来冷静冷静.回想起当初的各种面试,现在的自己毫无疑问能够很好的表达那

上节拾遗 1.编码转换过程,utf-8转换gbk 过程 经过解码(py27): x.decode('utf-8')-->unicode-->编码x.encode('gbk') ps:py3 默认的字符编码为UTF-8 运算符 1.算数运算: 实例: >>> 5 + 4 # 加法 9 >>> 4.3 - 2 # 减法 2.3 >>> 3 * 7 # 乘法 21 >>> 2 / 4 # 除法,得到一个浮点数 0.5 >&

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周小董简书主页二维码.png   周小董博客主页二维码.png 现在,我们生活中到处可以看到二维码.它有啥好处呢?它具有信息容量大.可靠性高.可表示汉字及图象多种文字信息.保密防伪性强等优点. 我们生成的东西一般都在电脑上.如果弄到移动设备上,用到最多的是扫码.在移动设备浏览器中输入URL明显没有扫描二维码方便. 就是这个:     python 有qrcode库,很容易就生成二维码.现在在需要使用Python图像库的时候一般是用 Pillow 模块代替PIL.安装非常简单: pip insta

二次编码.解码.小数据池: encode(str:编码):参数编码方式,返回字节码. str_1 = "编码" str_2 = str_1.encode("utf-8") # 使用utf-8进行编码 print(str_2) # 打印内容如下 b'\xe7\xbc\x96\xe7\xa0\x81' decode(str:编码):参数编码方式,返回解码后的结果. str_1 = "编码" str_2 = str_1.encode("utf

列表——list 假设一种场景,想要存班里所有同学的名字,那应该拿什么存呢? 我们可以拿一个字符串去存,例如: stus = "s1,s2,s3,s4,s5……sn" 那我们要从里面把某一个学生取出来,或者说,想要统计班级内有多少学生,这种方式可以是可以,但是未免太麻烦,假设被别人看见你这么写,就可以卷铺盖回家了:为了里面我们被卷铺盖回家,我们可以怎么做? 答案是用: list(列表) 比如说: stus = ['s1','s2','s3','s4',……,'sn',] 定义一个数组很

WebDriver基础 欢迎阅读WebDriver基础讲义.本篇讲义将会重点介绍Selenium WebDriver的环境搭建和基本使用方法. WebDriver环境搭建 Selenium WebDriver 又称为 Selenium2. Selenium 1 + WebDriver = Selenium 2 WebDriver是主流Web应用自动化测试框架,具有清晰面向对象 API,能以最佳的方式与浏览器进行交互. 支持的浏览器: Mozilla Firefox Google Chrome M

周末用python要写个算法用到来二维数组, 一时间还不知道python怎么构造多维数组出来.看到一段不错的代码, 记录一下. Python使用list嵌套实现多维数组, PHP可以使用array嵌套实现多维数组. 如果经常使用数组, 可以使用python的numpy包. 下面是个简单的例子: import sys def create1D(length, value=None): """ Create and return a 1D array containing len

1.注意python中的数组和list形式混合: 数组在numpy里面: 2.二维数组这样定义可以修改固定位置的值: rawDataArray_temp = [([0]*nIRImageWidth)for i in range(nIRImageHight)] rawDataArray_temp[j][i] = 123 #i行j列 3.数据转byte使用struct import struct Data = struct.pack("i", 456t) Data += struct.pa

线性回归 ( Linear Regression ) 线性回归中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归称为一元线性回归. 如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归. 在监督学习中,学习样本为 D = { (x(i), y(i)):i =1, . . . , m } ,预测的结果y(i)为连续值变量,需要学习映射 f:X → Y ,并且假定输入X和输出Y之间有线性相关关系. 给出一组数据: 其中x是实数域中的二