线性回归及sgd/bgd的介绍: 监督学习--随机梯度下降算法(sgd)和批梯度下降算法(bgd) 训练数据形式:          (第一列代表x1,第二列代表 x2,第三列代表 数据标签 用 0/1表示) 训练函数形式:            y = sigmod(w0+w1*x1+w2*x2) 通过训练函数就能够得到参数列向量θ([θ0,θ1,-θn]^T),当输入样本列向量x([x0,x1,-,xn]),那么我们对样本x分类就可以通过上述公式计算出一个概率,如果这个概率大于0.5,我们就

本文转载自:https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52554582 这个系列主要记录我在学习各个深度学习算法时候的笔记,因为之前已经学过大概的概念,所以这轮学习比较着重于公式推导和具体实现,而对概念上的描述不多,因此比较适合对此有一定基础的同学. 在正式开始写深度学习的知识之前,会有两节传统神经网络的内容,因为深度学习中大量运用了以往神经网络的知识.搞懂传统的神经网络如何工作是很有必要的,有助于对之后的学习打下坚实的基础. 1. log

python的数据结构分类: 数值型 int:python3中都是长整形,没有大小限制,受限内存区域的大小 float:只有双精度型 complex:实数和虚数部分都是浮点型,1+1.2J bool:int的子类,仅有2个实例,True.False对应1和0,可以整数直接运算 序列对象 字符串 str.列表list.tuple 键值对 集合set.字典dict 数字的处理: round():四舍六入,五找偶数 In [1]: round(1.5) Out[1]: 2 In [2]: round(

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

对Logistic回归模型,个人做的一些总结: 公式就不套用了,教材上面基本都有而且详细.logistic回归用图形化形式描述如下: logistic回归是一种简单高效的分类模型,它不仅可以通过学习来预测样本的类别,还可以得到样本属于各个类别的概率信息.因此在机器学习中得到了及其广泛的应用. 同时,它还有比较与其他模型的一些优点: (1)logistic回归模型是线性模型,线性模型的优势是稳定性强,求解简单.但通常情况下,线性回归拟合得到的输出范围是不确定的,可以从负无穷至正无穷的区间范围内,输

发现帮助新手入门机器学习的一篇好文,首先感谢博主!:用Python开始机器学习(2:决策树分类算法) J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5, C5.0, CART等都是该方法的改进. 熵就是“无序,混乱”的程度.刚接触这个概念可能会有些迷惑.想快速了解如何用信息熵增益划分属性,可以参考这位兄弟的文章:http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/37760639 数据

1.问题简述 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据: 花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米. 她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa.versicolor 或 virginica 三个品种之一.对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种. 我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花.我们的目标是构建一个机器学习模型,可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习,从而

for notes of learing python. // just ignore the ugly/wrong highlight for python code. """odbchelper.py sample script This program is part of "Dive Into Python", a free Python book for experienced programmers. Visit http://diveinto

1.Python的类方法,实例方法,和静态方法 class S(object): def Test(self): print("TEST") @classmethod#类方法 def Test02(cls): print("class") @staticmethod#静态方法 def Test03(): print("Test03")a=S()a.Test()#第一种调用方法S.Test(a)#第二种调用方法,必须传入实例的引用print(&qu

1.存储模型,对象可以保存多少个值.如果只能保存一个值,是原子类型.如果可以保存多个值,是容器类型.数值是原子类型,元组,列表,字典是容器类型.考虑字符串,按道理,字符串应该是容器类型,因为它包含多个字符.但是,Python中没有字符类型,也就是没有字符的概念,因此,把字符串归为原子类型. 2.更新模型,对象的值是否可以更新.Python彻底分离了引用和实体,比如a=1; b=a; b=2; 可以认为,a指向的内存内容不允许修改,现在b也指向这块内存,那么我要修改b,该怎么办呢? 只能是重新分配

如图: 集合的炒作分类: 确定大小 测试项的成员关系 遍历集合 获取一个字符串表示 测试相等性 连接两个集合 转换为另一种类型的集合 插入一项 删除一项 替换一项 访问或获取一项

from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier import numpy as np from pandas import read_csv import pandas as pd root1="F:/goverment/shuili2

第三方库 pandas sklearn 数据集 来自于达观杯 训练:train.txt 测试:test.txt 概述 TF-IDF 模型提取特征值建立逻辑回归模型 代码 # _*_ coding:utf- _*_ # 简单文本分类实现 import time import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_extraction.text import Coun

目前流行的Python实现包括CPython,Jython,IronPython,Stackless,PyPy,Cython,Shed Skin. CPython Cpython是Python的标准实现,整个实现有ANSI C编写而成,是目前使用最广的Python实现,Linux和Max OS X上面安装的大多数都是CPython. Jython Jython就是Phthon for Java,主要是为了让Python调用Java应用,就好像CPython可以让Python调用C和C++一样.J

CPython 当从Python官方网站下载并安装好Python2.7后,就直接获得了一个官方版本的解释器:Cpython,这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython,在命名行下运行python,就是启动CPython解释器,CPython是使用最广的Python解释器. IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器,也就是说,IPython只是在交互方式上有所增强,但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的,好比很多国产浏览器虽然外观不同,但内

线性模型是机器学习中最简单的,最基础的模型结果,常常被应用于分类.回归等学习任务中. 回归和分类区别: 回归:预测值是一个连续的实数: 分类:预测值是离散的类别数据. 1.     线性模型做回归任务中----线性回归方法,常见的损失函数是均方误差,其目标是最小化损失函数.以下是均方误差表达式: 那么基于均方误差来求解模型的方法称为最小二乘法. 最小二乘法思想:寻找一个超平面,使得训练数据集中所有样本点到超平面的距离之和最小. 总结: 缺点与改进:线性回归是采用超平面来拟合所有的训练数据,但如果

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.model_selection import train_test_split def load_classification_data(): # 使用 scikit-learn 自带的手写识别数据集 Digit Dataset digits=datasets.load_digits() X

1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 父类 class JustCounter: ''' 类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的.类变量定义在类中且在函数体之外.类型:私有变量.保护变量.公开变量的调用方式. 私有变量:两个下划线开头,声明该属性为私有,不能在类的外部或子类中被使用或直接访问.在类内部的方法中使用时 self.__private 保护变量:一个下划线开头,声明该属性为protected.即保护类型只能允许其本身与子类进行访问.

# 0.获取所有的文件名称列表import os import shutilos.chdir("files")file_list = os.listdir("./")print(file_list)# 1.遍历所有的文件(名称)for file_name in file_list:# 2.分解文件的后缀名# 获取文件的最后一个点的索引位置 index = file_name.rfind(".")# 根据这个索引位置,把它当做起始位置,来截取后续的

import numpy as np def loadDataSet(): dataMat = [] labelMat = [] fr = open('D:\\LearningResource\\machinelearninginaction\\Ch05\\testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(li