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

本文的起源来自最近一个让我非常不爽的事. 我最近在改一个开源RNN工具包currennt(http://sourceforge.net/projects/currennt/),想用它实现RNNLM功能. currennt使用了大量的面向对象的编程技巧,可以使用GPU,向量运算使用了thrust库(https://code.google.com/p/thrust/). RNNLM(http://rnnlm.org/)也有相应开源实现,非常算法风格的代码,向量运算就是自己使用数组实现的. 结果……大

转载:http://ices01.sinaapp.com/?p=129      R(又称R语言)是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现 工具.通俗点说,R是用来做统计和画图的.R拥有自己的脚本语言和大量的统计.图形库(得益于开源社区),这让她看起来既美又实用.与其他同类软件(如 SPSS)相比,R的特点是纯命令行的,这倒也好,我们更应该把注意力放在数据本身,而非统计工具的UI.   R虽说有一套自己的语言,还挺完备,但她最专业的还是做统计和画图,而像连接数据库.文本处理.文件操作等这些脏

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns

Mahalanobis距离是用来度量一个点P和一个分布D之间的距离,它是衡量点P与分布D的均值之间存在多少个标准差的一个多维泛化版本. 如果P就位于分布D的均值处,则该距离为0:该距离随着P的偏离均值开始逐步增大. 由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scal

1.python算术运算符 >>> a=15 >>> b=5 >>> a+b #加 20 >>> a-b #减 10 >>> a*b #乘 75 >>> a/b #除,为浮点数 3.0 >>> a%b #取模,余数 0 >>> a**b #取幂,a的b次方 759375 >>> a//b #取整除,返回商的整数部分 3 2.python比较运算符

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.11向量化 向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要. 对于非向量化数据的计算,我们会使用循环去遍历整个数据集计算对应项的乘积.例如我们要计算一个数据样本,其中w和b都是一个n维向量,计算式子:\(Z=W^{T}+b\)那么我们的式子会写为: z=0 for i in range(n-x) z+=w[i]*

   x = (x1,...,xn) 和y = (y1,...,yn) 之间的距离为 (1)欧氏距离   EuclideanDistanceMeasure (2)曼哈顿距离  ManhattanDistanceMeasure (3)马氏距离MahalanobisDistanceMeasure 马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信

官方地址:https://docs.python.org/2.7/tutorial/index.html 本笔记只记录本人不熟悉的知识点 The Python Tutorial Index 1 Whetting Your Appetite 2 Using the Python Interpreter 3 An Informal Introduction to Python 4 More Control Flow Tools. 5 Data Structures 6 Modules 7 Input

线性回归的定义 利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式 线性回归的分类 线性关系 非线性关系 损失函数 最小二乘法 线性回归优化方法 正规方程 梯度下降法 正规方程 -- 一蹴而就 利用矩阵的逆,转置进行一步求解 只是适合样本和特征比较少的情况 梯度下降法 — 循序渐进 梯度的概念 单变量 -- 切线 多变量 -- 向量 梯度下降法中关注的两个参数 α -- 就是步长 步长太小 -- 下山太慢 步长太大 -- 容易跳过极小值点(*) 为什

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 81.已知一组数据的协方差矩阵P,下面关于主分量说法错误的是()A.主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解, 在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小 B.在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵 C.主分量分析就是K-L变换 D.主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到正确答案: C@BlackEyes_SGC:K-L变

 =================第2周 神经网络基础=============== ===2.1  二分分类=== ===2.2  logistic 回归=== It turns out, when you implement you implement your neural network, it will be easier to just keep b and w as separate parameters. 本课程中将分开考虑它们. ===2.3  logistic 回归损失函数

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第七部分是讲的是如何使用Spark中提供机器学习函数的MLlib库,在集群中并行运行机器学习算法. MLlib是Spark中提供机器学习函数的,MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合.需要注意的是:MLlib 中只包含能够在集群上运行良好的并行算法,不支持不能并行执行的算法. 一.操作向量 二.特征提取 三.特征标准化 四.分类 五.回归 六.聚类 七.降维 一.操作向量 MLlib 中有个最常用的数据类型Vector类:

--------------------------------------------------------------------------------------- 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 -----------------------------------------------

有很多改进版的word2vec,但是目前还是word2vec最流行,但是Glove也有很多在提及,笔者在自己实验的时候,发现Glove也还是有很多优点以及可以深入研究对比的地方的,所以对其进行了一定的学习. 部分学习内容来源于小象学院,由寒小阳老师授课<深度学习二期课程> 高级词向量三部曲: 1.NLP︱高级词向量表达(一)--GloVe(理论.相关测评结果.R&python实现.相关应用) 2.NLP︱高级词向量表达(二)--FastText(简述.学习笔记) 3.NLP︱高级词向量

import numpy as np numpy模块的array相乘时,有两种方式:一是矩阵形式,二是挨个相乘. 需要用矩阵形式相乘时,则要用np.dot()函数. #矩阵与矩阵相乘a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])c = a.copy()print(a * c)print(np.dot(a, c))#a*c 得出的结果是a和c中每个元素依次相乘,为3x3的矩阵#np.dot(a, c) 得到的结果是a和c进行矩阵相乘,为3x3的矩阵 #矩阵与向量:

Spark机器学习MLlib系列1(for python)--数据类型,向量,分布式矩阵,API 关键词:Local vector,Labeled point,Local matrix,Distributed matrix,RowMatrix,IndexedRowMatrix,CoordinateMatrix,BlockMatrix. 前言:MLlib支持本地向量和存储在单机上的矩阵,当然也支持被存储为RDD的分布式矩阵.一个有监督的机器学习的例子在MLlib里面叫做标签点. 1. 本地向量 一

首先需要具备gensim包,然后需要一个语料库用来训练,这里用到的是skip-gram或CBOW方法,具体细节可以去查查相关资料,这两种方法大致上就是把意思相近的词映射到词空间中相近的位置. 语料库test8下载地址: http://mattmahoney.net/dc/text8.zip 这个语料库是从http://blog.csdn.net/m0_37681914/article/details/73861441这篇文章中找到的. 检查语料是否需要做预处理:将数据下载好了解压出来,在做词向量

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

Python 与 C++ 向量 Python 和 C++ 对比 我们再回到向量!你已经学习了如何声明一个空的向量. 在下面的代码中,你可以比较 Python 列表和 C++ 向量的语法.你会看到,C++ 向量使用名为 push_back 的方法,将值附加到向量的末尾.通过代码 vector<float> myvector (5); 声明大小为 5 的向量,但没有任何赋值.为 C++ 向量赋值有点复杂:在本课中稍后部分,你会学习几种给向量变量赋值的方法. Python 代码,正如你之前看到的,比