本文介绍如何使用python实现多变量线性回归,文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记 现在对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为( x1,x2,...,xn) 表示为: =1,则公式转化为: .加载训练数据 数据格式为: X1,X2,Y 2104,3,399900 1600,3,329900 2400,3,369000 1416,2,232000 将数据逐行读取,用逗号切分,并放入np.array #加载数据 def load_exdata(fil

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 我们都知道Python是一个非常灵活的语言,以至于如果它不是你的第一门语言,你会发现它总能给你各种各样的惊喜,让你忍不住惊叹:woc,还有这种操作.尤其我在系统地学习Python之前是Java后端出身,所以每一阶段几乎都会让我觉得打开了新世界的大门.今天就和大家介绍一个最基础,非常好用,但是很多人不知道的操作. 解压变量 我们都知道,Python允许进行多个变量的赋值操作,比如著名的交换两个元素,如果是在C++或者Java语言当中,如果

前言 感知器是分类的线性分类模型,其中输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1或-1的值作为正类或负类.感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面,属于判别模型. 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化,得到了感知器模型. 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 学习从来不是一个人的事情,要有个相互监督的伙伴,需要学习python或者有兴趣学习python的伙伴可以私信回复QQ:或微信:ff186345,一起学习哦!!!   O(∩_∩)O 运行结果如图所示:

多变量线性回归 之前讨论的都是单变量的情况.例如房价与房屋面积之前的关系,但是实际上,房价除了房屋面积之外,还要房间数,楼层等因素相关.那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题.在实际问题中,多变量的线性回归问题是更加常见的. 下面这个例子就是表明了我上面所说的情况. 之前的单变量线性回归的问题,最后求解得到的是一个线性方程.那么在多变量线性回归中,得到的是: 其中X,theta都是一个n阶向量.那么最后的表示方式就变为了: h 是theta的转置与X的乘积. 多变量梯度下降 和单变量的线性回归

进入STARS后,最简单的学习方法就是演示示例数据.对于源码的分析也可以从这里入手.        以下为出发菜单项“Example Project”的函数example:def example(self):        """canned loading of data files and matrices for debugging"""        self.project = SProject("current",

Python下的主窗口可以定义如下:def start(self):        #self.project = Project("temp")        #self.project.directory = os.getcwd()        #Splash = SplashScreen(self.master)        self.hellos = 0        self.master.title("STARS: Space-Time Analysis of

STARS的一般使用可以通过REGAL网页快速学习http://regionalanalysislab.org/?n=STARS再次不做详细介绍这里关注的主题是对STARS源代码分析即为使用Python直接从底层开发GIS的过程 STARS 0.8.2版本的下载链接中提供了两种类型:安装包和源代码包安装包可以直接安装运行,而源代码包可以通过Python编辑器编译后运行上述两种操作获得的效果是一样的 下载地址:1.安装包 http://prdownloads.sourceforge.net/sta

STARS的全称是Space-Time Analysis of Regional Systems,直译过来就是区域系统时空分析软件.这是针对区域多时相数据的分析包,源代码公开.该软件将最近几年发展起来的时空分析技术引入到友好的用户界面中,设计目标是要成为一款探索性数据分析软件. 不得不说的是,探索性空间数据分析(ESDA)在国内才刚刚起步,而STARS面向的则是更为复杂的探索性时空数据分析(ESTDA).因而,多了解这样一个软件无异可以为国内GIS研究开辟一个新方向. 此软件为圣迭戈州立大学地理

一.二元输入特征线性回归 测试数据为:ex1data2.txt ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, Python代码如下: #-*- coding: UTF- -*- import random import numpy as np import mat

需要执行矩阵和线性代数运算,比如矩阵乘法.寻找行列式.求解线性方程组等等. 矩阵类似于3.9 小节中数组对象,但是遵循线性代数的计算规则.下面的一个例子展示了矩阵的一些基本特性: >>> import numpy as np >>> m = np.matrix([[1,-2,3],[0,4,5],[7,8,-9]]) >>> m matrix([[ 1, -2, 3], [ 0, 4, 5], [ 7, 8, -9]]) >>> #

上篇博客我们说了感知器,这篇博客主要记录自适应线性神经元的实现算法及一些其他的训练细节,自适应线性神经元(简称为Adaline)由Bernard Widrow和他的博士生Tedd Hoff提出,对感知器算法进行了改进. 当然Adaline对输入向量x的处理和感知器是一样的,都是使用一个权重向量w与x线性组合后得到z,再使用激活函数将z压缩到二元输入(1/-1),区别在于Adaline使用梯度下降法来更新w. 因为我们的目的是准确分类,那么我们需要来衡量分类效果的好坏,在这里我们介绍目标函数: \

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_classfication(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.lo

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,manifold def load_data(): ''' 加载用于降维的数据 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.load_iris() return iris.data,iris.target #局部线性嵌入LLE降维模型 d

"""gui start file for Space-Time Analysis of Regional Systems#STARS的图形用户界面入口(高级用户可以直接使用命令行方式进行操作)----------------------------------------------------------------------AUTHOR(S): Serge Rey             Mark V. Janikas             Boris Dev --

>> x = list(map(lambda x, y: (x>3, y>0), (1,2,3,4,5), (0,1,2,3,4)))>>> x[(False, False), (False, True), (False, True), (True, True), (True, True)] >>> x = list(map(lambda x, y: (x*y), (1,2,3,4,5), (0,1,2,3,4)))>>> x[

栈 实现 后进先出的结构,主要有如下操作 *Stack() *push(item) *pop() *peek() *isEmpty() *size() class Stack(): def __init__(self): self.items=[] def push(self,item): self.items.append(item) def pop(self): return self.items.pop() def peek(self): return self.items[len(sel

Refer:http://python.jobbole.com/81215/ 本文参考了博乐在线的这篇文章,在其基础上加了一些自己的理解.其原文是一篇英文的博客,讲的通俗易懂. 本文通过一个简单的例子:预测房价,来探讨怎么用python做一元线性回归分析. 1. 预测一下房价 房价是一个很火的话题,现在我们拿到一组数据,是房子的大小(平方英尺)和房价(美元)之间的对应关系,见下表(csv数据文件): 从中可以大致看出,房价和房子大小之间是有相关关系的,且可以大致看出来是线性相关关系.为了简单起见

最近获得了一些四级成绩数据,大概500多个,于是突发奇想是否能够看看这些成绩数据是否满足所谓的正态分布呢?说干就干,于是有了这篇文章.文章顺带介绍了xlrd模块的一些用法和matplotlib画自定义数据的条形图和随机的条形图的一些方法,并且提供了一些相关链接,可作为学习matplotlib和numpy的资源,希望对读者也有帮助. 更优美的格式见这里 工具 Python 3.5 xlrd模块 numpy模块及一些依赖模块(安装请自行查询方法,绝大部分pip就可搞定) matplotlib绘图模块

The Python Tutorial (Python 2.7.11) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 2.7.X 系列. 在线阅读 » Fork Me » The Python Tutorial (Python 3.5.1) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 3.5.x. 在线阅读 » Fork Me » Flask 是一个轻量级的 We

在上一篇博客Windows搭建python开发环境,python入门到精通[一]我们已经在自己的windows电脑上搭建好了python的开发环境,这篇博客呢我就开始学习一下Python的基本语法.现在练习的开发环境是基于windows的,如果有朋友喜欢linux或者mac的话,只要有需求,我后续的可以给出对应的博文介绍,其实也是换汤不换药,没需求我就懒得说了. v写在前面 python你不去认识它,可能没什么,一旦你认识了它,你就会爱上它 v郑重承诺 我承认,现在园子里烂尾的系列博文比比皆是,