梯度下降法是非常常见的优化方法,在神经网络的深度学习中更是必会方法,但是直接从深度学习去实现,会比较复杂.本文试图使用梯度下降来优化最简单的LSR线性回归问题,作为进一步学习的基础. import numpy as np import pandas as pd from numpy import * from pandas import * import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([[1,2],[2,1],[3,2.5],[4,3], [5,4]

1.问题引入  在统计学中,线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析.这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合.一个带有一个自变量的线性回归方程代表一条直线.我们需要对线性回归结果进行统计分析. 例如,假设我们已知一些学生年纪和游戏时间的数据,可以建立一个回归方程,输入一个新的年纪时,预测该学生的游戏时间.自变量为学生年纪,因变量为游戏时间.当只有一个因变量时,我们称该类问题为简单线性回归.当游戏时间与学生年纪和学生性别有关

回归最初是遗传学中的一个名词,是由英国生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的,他在研究人类身高的时候发现:高个子回归人类的平均身高,而矮个子则从另一方向回归人类的平均身高: 回归分析整体逻辑 回归分析(Regression Analysis) 研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量y与影响它的自变量 x_i(i=1,2,3- -)之间的回归模型,来预测因变量y的发展趋向. 回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归 多重线性回归 非线性回归分析 逻辑回归 神经网络 回归分

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

grad_desc .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .tab

  简单线性回归(最小二乘法)¶   0.引入依赖¶ In [7]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt   1.导入数据¶ In [15]: points = np.genfromtxt("data.csv",delimiter=",") #points #提取points中的两列数据,分别作为x,y x=points[:,0]; y=points[:,1]; #用plt画出散点图 plt.scat

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

前文再续书接上一回,机器学习的主要目的,是根据特征进行预测.预测到的信息,叫标签. 从特征映射出标签的诸多算法中,有一个简单的算法,叫简单线性回归.本文介绍简单线性回归的概念. (1)什么是简单线性回归 "回归(regression)"是什么?如之前所讲,预测模型可区分为"分类器"跟"回归器",回归器,就是用来预测趋势变化的,比如预测明天哪支股会涨停,预测某天的降雨量是多少,预测未来一年房价的变化,等等.所以回归就是预测的意思,没有什么高深的.线

写在开头 由于某些原因开始了机器学习,为了更好的理解和深入的思考(记录)所以开始写博客. 学习教程来源于github的Avik-Jain的100-Days-Of-MLCode 英文版:https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 中文翻译版:https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code 本人新手一枚,所以学习的时候遇到不懂的会经常百度,查看别人的博客现有的资料.但是由于不同的人思维和写作风格

我们继续研究BeautifulSoup分类打印输出 Python简单爬虫入门一 Python简单爬虫入门二 前两部主要讲述我们如何用BeautifulSoup怎去抓取网页信息以及获取相应的图片标题等信息, 等于我们已经只知道如何用工具去浏览和检索内容,但是实现只有你知道抓取的是什么,这时候 我们需要整理分类,给他们命名以及分类这样打印出来别人一看就知道标题是什么,内容是什么 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from bs4 import B

接着上一次爬虫我们继续研究BeautifulSoup Python简单爬虫入门一 上一次我们爬虫我们已经成功的爬下了网页的源代码,那么这一次我们将继续来写怎么抓去具体想要的元素 首先回顾以下我们BeautifulSoup的基本结构如下 #!/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup import requests headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Win

前几天基友分享了一个贴吧网页,有很多漂亮的图片,想到前段时间学习的python简单爬虫,刚好可以实践一下. 以下是网上很容易搜到的一种方法: #coding=utf-8 import urllib import re def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext' imgre =

感谢您的阅读.喜欢的.有用的就请大哥大嫂们高抬贵手"推荐一下"吧!你的精神支持是博主强大的写作动力以及转载收藏动力.欢迎转载! 版权声明:本文原创发表于 [请点击连接前往] ,未经作者同意必须保留此段声明!如有侵权请联系我删帖处理! 我的博客:http://www.cnblogs.com/GJM6/  -  传送门:[点击前往] 接着上一次爬虫我们继续研究BeautifulSoup Python简单爬虫入门一 上一次我们爬虫我们已经成功的爬下了网页的源代码,那么这一次我们将继续来写怎么

和相关分析一样,回归分析也可以描述两个变量间的关系,但二者也有所区别,相关分析可以通过相关系数大小描述变量间的紧密程度,而回归分析更进一步,不仅可以描述变量间的紧密程度,还可以定量的描述当一个变量变化时,对另一个变量的影响程度,这是相关分析无法做到的,正因为如此,回归分析更多用来预测和控制变量值,但是回归分析并不等同于因果关系. 根据模型的不同可以分为线性回归和非线性回归 线性回归分析一般用线性模型来描述,和方差分析模型一样,只是各部分的叫法有所不同,回归模型分为常量.回归部分.残差常量就是所谓

Selenium 一.简介 selenium是一个用于Web应用自动化程序测试的工具,测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样 selenium2支持通过驱动真实浏览器(FirfoxDriver,IternetExplorerDriver,OperaDriver,ChromeDriver) selenium2支持通过驱动无界面浏览器(HtmlUnit,PhantomJs) 二.安装 Windows 第一种方法是:下载源码安装,下载地址(https://pypi.python.org/py

美妙的Python之Python简单介绍及安装         简而言之: Python 是能你无限惊喜的语言,与众不同.             1.Python:                  Python英文意思为蟒蛇,故又称为蟒蛇语言,在图标设计上有所体现,贵铎·范·罗萨姆(Guido van Rossum)于1989年创立.Python的特质,简单,优雅,健壮,继承传统编程语言的强大性与通用性,同一时候兼具简单脚本的简单性.         Python的哲学:仅仅用一种方法,最好

python  简单图像识别--验证码 记录下,准备工作安装过程很是麻烦. 首先库:pytesseract,image,tesseract,PIL windows安装PIL,直接exe进行安装更方便(https://files.cnblogs.com/files/Oran9e/PILwin64.zip)(https://files.cnblogs.com/files/Oran9e/PILwin32.zip) 安装 image:pip install image 安装 pytesseract:pi

python简单的监控脚本-利用socket.psutil阻止远程主机运行特定程序 psutil是一个跨平台的库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松的实现获取系统运行的进程和系统利用率(CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理. psutil是第三方库需要安装.pip install psutil 利用socket,psutil实现阻止远程主机运行特定的程序,本例的黑名但是直接写死的,也可以加载一个黑名单文件

Python 简单入门指北(二) 2 函数 2.1 函数是一等公民 一等公民指的是 Python 的函数能够动态创建,能赋值给别的变量,能作为参传给函数,也能作为函数的返回值.总而言之,函数和普通变量并没有什么区别. 函数是一等公民,这是函数式编程的基础,然而 Python 中基本上不会使用 lambda 表达式,因为在 lambda 表达式的中仅能使用单纯的表达式,不能赋值,不能使用 while.try 等语句,因此 lambda 表达式要么难以阅读,要么根本无法写出.这极大的限制了 lamb

Python 简单入门指北(一) Python 是一门非常容易上手的语言,通过查阅资料和教程,也许一晚上就能写出一个简单的爬虫.但 Python 也是一门很难精通的语言,因为简洁的语法背后隐藏了许多黑科技.本文主要针对的读者是: 毫无 Python 经验的小白 有一些简单 Python 经验,但只会复制粘贴代码,不知其所以然的读者 觉得单独一篇文章太琐碎,质量没保证,却没空读完一本书,但又想对 Python 有全面了解的读者 当然, 用一篇文章来讲完某个语言是不可能的事情,我希望读完本文的读者可

简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一,从某种意义上来说,在学习函数的时候已经开始接触线性回归了,只不过那时候并没有涉及到误差项.线性回归的思想其实就是解一组方程,得到回归函数,不过在出现误差项之后,方程的解法就存在了改变,一般使用最小二乘法进行计算. 使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归 sklearn对Data Mining的各类算法已经有了较好的封装,基本可以使用fit.predict.score来训练.评价模型,并使用模型进