初学 Python(十三)--匿名函数 初学 Python,主要整理一些学习到的知识点,这次是匿名函数. # -*- coding:utf-8 -*- #关键字lambda定义的函数都是匿名函数 #做对象 f = lambda x,y:x+y print f(1,2) #做参 print reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4,5,6]) #做返回值 def build(x,y): return lambda:x*x+y*y g = build(1,2) print g p

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

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

python有自带的排序sorted函数,而且用reverse =True or False,来控制降序还是升序.但是如果有多个条件需要排序应该如何办呢? L = [(12, 12), (34, 13), (32, 15), (12, 24), (32, 11), (32, 11)] L.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1]),reverse=True) print(L) 结果: [(34, 13), (32, 11), (32, 11), (32, 15), (12,

Python程序在解释器上执行分两个过程: 编译:如果Python进程在机器上拥有写入权限,那么它会把程序的字节码保存为一个以 .pyc 为扩展名的文件.当程序运行后,会在源代码的同一个目录下看到 .pyc结尾的文件.Python这样保存字节码是作为一种启动速度的优化.下一次运行程序时,如果在上次保存字节码之后没有修改过源码的话,Python将会直接加载 .pyc 文件并跳过编译这个步骤.当Python必须重新编译时,它会自动检查源文件和字节码文件的时间戳:如果在上次保存过的源代码基础上进行了修

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): # 使用 scikit-learn 自带

建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被录取. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os path='data'+os.sep+'Logireg_data.txt' pdData=pd.read_csv(path,header=None,names=['Exam1','Exam2','Admitted']) pdData.head() print(pdData.head())

1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小: 而我们希望这样的f(x)能够具有很好的逻辑判断性质,最好是能够直接表达具有特征x的样本被分到某类的概率.比如f(x)>0.5的时候能够表示x被分为正类,f(x)<0.5表示分为反类.而且我们希望f(x)总在[0, 1]之间.有这样的函数吗? sigmoid函数就出现了.这个函数的定义如下: 先直观的了解一下,sigmoid函数的图像如下所示(来自ht

我们知道感知器算法对于不能完全线性分割的数据是无能为力的,在这一篇将会介绍另一种非常有效的二分类模型--逻辑回归.在分类任务中,它被广泛使用 逻辑回归是一个分类模型,在实现之前我们先介绍几个概念: 几率(odds ratio): \[ \frac {p}{(1-p)} \] 其中p表示样本为正例的概率,当然是我们来定义正例是什么,比如我们要预测某种疾病的发生概率,那么我们将患病的样本记为正例,不患病的样本记为负例.为了解释清楚逻辑回归的原理,我们先介绍几个概念. 我们定义对数几率函数(logit

首先得明确逻辑回归与线性回归不同,它是一种分类模型.而且是一种二分类模型. 首先我们需要知道sigmoid函数,其公式表达如下: 其函数曲线如下: sigmoid函数有什么性质呢? 1.关于(0,0.5) 对称 2.值域范围在(0,1)之间 3.单调递增 4.光滑 5.中间较陡,两侧较平缓 6.其导数为g(z)(1-g(z)),即可以用原函数直接计算 于是逻辑回归的函数形式可以用以下公式表示: 其中θ表示权重参数,x表示输入.θTx为决策边界,就是该决策边界将不同类数据区分开来. 为什么使用si

第一种是统计学方法,需要用到 statsmodels包 statsmodels是统计和计量经济学的package,包含了用于参数评估和统计测试的实用工具 第二种是机器学习,需要使用sklearn中的LogisticRegression 下面以计算dis1-->dis2的OR值为例,也就是说dis1为自变量,dis2为因变量 首先我们先造一组数据: x为自变量,y为因变量 df = pd.DataFrame({'x': ['dis1', 'dis1', 'dis1', 'dis1', 'dis3'

机器学习课程的一个实验,整理出来共享. 原理很简单,优化方法是用的梯度下降.后面有测试结果. # coding=utf-8 from math import exp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def sigmoid(num): ''' :param num: 待计算的x :return: sigmoid之后

代码: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegression import matplotlib.pyplot as plt __author__ = 'zhen' iris = datasets.load_iris() for i in range(0, 4): x = iris['data'][:, i:i+1] # 获取训练数据 y = iris

import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression x = [] x.append('fuck you') x.append('fuck you all') x.append('hello every

近期突然对验证码的识别感兴趣了,然后就研究了一些图像识别和处理的资料,其中有一种图像处理是关于字体的细化和骨架提取的,但是这种算法没有现成的java代码实现,那些号称的java版代码多半都是效果很差或是根本不行的..搜索的途中看到一个用python实现的细化提骨架算法,效果很不错,想着就把这个python实现改写成java的好了..但是呢,其实我不懂python,所以先去w3c看了一遍python语法,然后开始改写...问题出现了...当遇到源程序中的逻辑运算符 and 的时候,我犹豫了..来看

本节研究一下if分支语句. if分支语句是Python下逻辑条件控制语句,用于条件执行某些语句的控制操作,当if后的条件conditon满足时,if其下的语句块被执行,但当if的控制条件conditon不满足时,if下的语句块就不被执行.使用if的语法结构如下所示. if conditon: (tab) statement1 (tab) statement2 (tab) statement3 etc. if条件控制分支语句的逻辑流程图,如下图所示. 下边的程序是计算3门课程平均值程序,如果平均成

Python程序设计与其他高级语言程序设计流程基本一致     step1 程序设计     step2 编写Python代码     setp3 Python语句语法纠错     step4 测试程序     step5 Python程序逻辑纠错 智普教育Python www.jeapedu.com ———————————————————————————————————

本节研究一下if分支语句. if分支语句是Python下逻辑条件控制语句,用于条件执行某些语句的控制操作,当if后的条件conditon满足时,if其下的语句块被执行,但当if的控制条件conditon不满足时,if下的语句块就不被执行.使用if的语法结构如下所示. if conditon: (tab) statement1 (tab) statement2 (tab) statement3 etc. if条件控制分支语句的逻辑流程图,如下图所示. 下边的程序是计算3门课程平均值程序,如果平均成

装了python2.7,去图书馆借了python入门经典,暂且简单写下学习笔记,以供自己回忆 学习笔记(一)主要是基础语法部分: 1.python中数字以及字符串的使用; 2.输入与输出语句; 3.逻辑用语; 4.循环语句; 5.列表以及字典的使用; 6.函数的调用; 本来是发在 https://polebug.github.io 上的(推荐去这里看,页面什么的会更好一些) 感觉博客园放着很久没用了,就顺便同步一下~ 以下为学习笔记(一)正文: python中数字的使用 变量类型 int,flo

前言 写这文章的时候特地查了资料,以确保我没有说错关于Python和PHP的类型机制. 所以这里放一张图,关于强弱类型与动态/静态类型检查的区分 从分类上看,PHP属于弱类型语言,而Python属于强类型语言,为什么可以把这两个语言放在一起呢,因为都是动态类型检查的,也就是定义变量时不用指定类型,解释器会根据赋值进行推断变量的数据类型.并且,最近在做Web和微信开发,同时在使用PHP和Python. 圈粉点 模块/库丰富,这个很好体现,在做Http请求这块,处理Json数据太方便了,构造Json

1.Python的 .. (点号 点号) 是什么语法? 答案地址:https://stackoverflow.com/questions/43487811/what-is-python-dot-dot-notation-syntax 2.为什么在Python3中 x**4.0 比 x**4运行的快? 答案地址:https://stackoverflow.com/questions/42355194/why-is-x4-0-faster-than-x4-in-python-3 3.给定一个长度为1