一.引入相关库 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font=FontProperties(fname=r'c:/windows/fonts/msyh.ttf',size=10) 二.一元回归范例 def runplt(): plt.figure() plt.title(u'披萨价格与直径数据',fontproperties=fo

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 多重共线性测试需要改进 文件夹需要两个包 python3.0 anaconda normality_check.py 正太检验 # -*- cod

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   多元共线性 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每一个变量与因变量之间的真实关系.例如

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

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

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn逻辑回归官网调参指南 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear

sklearn逻辑回归 logistics回归名字虽然叫回归,但实际是用回归方法解决分类的问题,其形式简洁明了,训练的模型参数还有实际的解释意义,因此在机器学习中非常常见. 理论部分 设数据集有n个独立的特征x,与线性回归的思路一样,先得出一个回归多项式: \[y(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+-+w_nx_n\] 但这个函数的值域是\([-\infty,+\infty]\),如果使用符号函数进行分类的话曲线又存在不连续的问题.这个时候,就要有请我们的sigmoid函数登场了,其

前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子

Python入门篇-函数.参数及参数解构 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.函数概述 1>.函数的作用即分类 函数 数学定义:y=f(x) ,y是x的函数,x是自变量.y=f(x0, x1, ..., xn) Python函数 由若干语句组成的语句块.函数名称.参数列表构成,它是组织代码的最小单元 完成一定的功能 函数的作用 结构化编程对代码的最基本的封装,一般按照功能组织一段代码 封装的目的为了复用,减少冗余代码 代码更加简洁美观.可读易懂 函数的分类 内建

Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction.   Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: Se

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

Python Sklearn.metrics 简介及应用示例 利用Python进行各种机器学习算法的实现时,经常会用到sklearn(scikit-learn)这个模块/库. 无论利用机器学习算法进行回归.分类或者聚类时,评价指标,即检验机器学习模型效果的定量指标,都是一个不可避免且十分重要的问题.因此,结合scikit-learn主页上的介绍,以及网上大神整理的一些资料,对常用的评价指标及其实现.应用进行简单介绍. 一. scikit-learn安装 网上教程很多,此处不再赘述,具体可以参照:

用python+sklearn机器学习实现天气预报 准备 项目地址 系列教程 0.流程介绍 1. 环境搭建 a.python b.涉及到的机器学习相关库 sklearn panda seaborn joblib 2.寻找数据来源 3.分析数据源网址规则 4.分析页面规则 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklea

python+sklearn+kaggle机器学习 系列教程 0.kaggle 1. 初级线性回归模型机器学习过程 a. 提取数据 b.数据预处理 c.训练模型 d.根据数据预测 e.验证 今天是1024欸,发个贴拿个勋章 至于为什么1024这个数字很重要,因为1024是2的10次方 系列教程 补了一个系列关于这个的实例教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklearn(机器学习

def fun(arg,args=1,*arg,**keywords): python 一共有这四类参数,第一类最常见,不用多说,第二类,关键字参数,python能通过关键字找到参数,python函数的这种特性使得函数参数更加灵活,不一定要按顺序来传,第三类:一个星号是将非关键字参数收集起来,以tuple的形式保存,第四类则必须要提供”传递参数名=传递参数值”形式传递参数. 至于怎么传,相信大家都知道,这里不多说. 要说明的是在python2中这四类参数传递时是有优先顺序的,不管是定义函数,还是

最近在搞python的过程中需要用到给函数传可变参数..所以去网上找前人的帖子学习了一下 为了尊重原作者,这里附上链接:http://www.cnblogs.com/tqsummer/archive/2011/01/25/1944416.html 刚学用Python的时候,特别是看一些库的源码时,经常会看到func(*args, **kwargs)这样的函数定义,这个*和**让人有点费解.其实只要把函数参数定义搞清楚了,就不难理解了. 先说说函数定义,我们都知道,下面的代码定义了一个函数func

最近要获取服务器各种参数,包括cpu.内存.磁盘.型号等信息.试用了Hyperic HQ.Nagios和Snmp,它们功能都挺强大的,但是于需求不是太符,亦或者太heavy. 于是乎想到用python执行shell获取这些信息,python执行shell脚本有以下三种方法: 1. os.system() os.system('ls')#返回结果0或者1,不能得到命令的输出 2. os.popen() output = os.popen('ls') print output.read()#打印出的

python项目使用jsonschema进行参数校验 最近想要给一个新的openstack项目加上参数校验,过完年回来准备开工的时候,发现其他人已经在做了,对应的patch是:https://review.openstack.org/#/c/422547/ 作者写的很棒,但是对比nova的实现还有一些不足,这里记一下学习笔记 参数校验这个功能,作者大致的实现思路很明确,通过装饰器进行,是这样 @check_input(参数) def post(): pass def check_input(参数

Python命令行参数 原文地址:http://blog.163.com/weak_time/blog/static/25852809120169333247925/ Python的命令行参数,提供了很多有用的功能,可以方便调试和运行,通过man python就能查看,以下是一些常用参数使用实例和场景: ● -B参数,在import时候,不产生pyc或者pyo文件:比如有a.py,内容如下: def hello():  pass main.py,会引用a.py中的hello函数: from a