在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

在Hinton的教程中, 使用Python的theano库搭建的CNN是其中重要一环, 而其中的所谓的SGD - stochastic gradient descend算法又是如何实现的呢? 看下面源码 (篇幅考虑只取测试模型函数, 训练函数只是多了一个updates参数, 并且部分参数有改动): classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=24 * 48, n_out=32) cost = classifier.negative_log_like

程序所用文件:https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE.zip 概念 代价函数关于参数的偏导 梯度下降法最终的推导公式如下 多分类问题可以转为2分类问题 正则化处理可以防止过拟合,下面是正则化后的代价函数和求导后的式子 正确率和召回率F1指标 我们希望自己预测的结果希望更准确那么查准率就更高,如果希望更获得更多数量的正确结果,那么查全率更重要,

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程,为最大化方程,利用牛顿梯度上升求解方程参数. 优点:计算代价不高,易于理解和实现. 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高. 使用数据类型:数值型和标称型数据. 介绍逻辑回归之前,我们先看一问题,有个黑箱,里面有白球和黑球,如何判断它们的比例. 我们从里面抓3个球,2个黑球,1个白球.这时候,有人就直接得出了黑球67%,白球占比33%.这个时候,其实这个人使用了最大似然概率的思想,通俗来讲,

logistic regression是分类算法中非常重要的算法,也是非常基础的算法.logistic regression从整体上考虑样本预测的精度,用判别学习模型的条件似然进行参数估计,假设样本遵循iid,参数估计时保证每个样本的预测值接近真实值的概率最大化.这样的结果,只能是牺牲一部分的精度来换取另一部分的精度.而svm从局部出发,假设有一个分类平面,找出所有距离分类平面的最近的点(support vector,数量很少),让这些点到平面的距离最大化,那么这个分类平面就是最佳分类平面.从这

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3816289.html 本文以spark 1.0.0版本MLlib算法为准进行分析 一.代码结构 逻辑回归代码主要包含三个部分 1.classfication:逻辑回归分类器 2.optimization:优化方法,包含了随机梯度.LBFGS两种算法 3.evaluation:算法效果评估计算

一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大.如果非要使用回归算法,可以使用logistic回归. logistic回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中多加入了一层函数映射,即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)作为假设函数来预测,g(z)可以将连续值映射到0和1上. logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数只是\(\theta^Tx\). \[h_\theta(x)=g(\theta^Tx)=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx

作业说明 Exercise 3,Week 4,使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别,采用两种方式(1)多分类逻辑回归(2)多分类神经网络.对比结果. (1)多分类逻辑回归:实现 lrCostFunction 计算代价和梯度.实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练.使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测,得到平均准确率. (2)多分类神经网络:两层 theta 权重值在 ex3weights 里已提供.参数不需要调,只需要在 pr

一:线性logistic 回归 代码如下: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as opt import seaborn as sns #读取数据集 path = 'ex2data1.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted'])

目录 保序回归原理 保序回归代码(Spark Python) 保序回归原理 待续... 返回目录 保序回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local') import math from pyspark.mllib.regressio

目录 Logistic回归原理 Logistic回归代码(Spark Python) Logistic回归原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7890468.html 返回目录 Logistic回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext

[编者按]本篇文章作者是 Reinder de Vries,既是一名企业家,也是优秀的程序员,发表多篇应用程序的博客.本篇文章中,作者主要介绍了如何基于 Parse 特点,打造一款类似 Instagram 的应用,完整而清晰的步骤,为开发者提供一次绝佳的学习体验.本文系 OneAPM 工程师编译整理,这是本系列的第 3 篇文章. 如何用 Parse 和 Swift 搭建一个像 Instagram 那样的应用?(1) 如何用 Parse 和 Swift 搭建一个像 Instagram 那样的应用?

上海尚学堂警句:一份信心,一份努力,一份成功:十分信心,十分努力,十分成功. Step1.情景概要 Hello,小伙伴们,昨天跟大家分享了JAVA EE 企业级应用开发中大家耳熟能详的概念-三层架构,那么有的小伙伴可能就会有疑问了,这种代码书写方式我每天写这些web 项目时都是在采用该方式呢,那跟我们所接触的MVC 有啥区别呢,借着这样的疑问,我们今天聊聊我们程序员们在开发时经常提到的MVC. Step2.问题浅析 在开发中,我们可能总是不经意间就将三层架构与Mvc混为一谈,殊不知它俩并不是一个

突然发现园子里为EF和Dapper的事闹翻了天.(学Java的同学大概就是Hibernate和MyBatis之争了) 讲到EF对Mysql的支持,我在一边偷着乐:还好我用的是NHibernate,对Mysql的支持可好啦,哈哈…… 咳咳,这样做当然是不对的,应该批评.我检讨三秒钟,先. 我看了文章,也看了评论(但没看完).老实讲,我觉得三生石上只有一句话是站得住脚的: 真正出现问题的不是 Entity Framework,而是我们,好吧,就明说了吧:我们太想念 SQL 语句了! 其他的,嗯,已经

警告:本文为小白入门学习笔记 数据连接: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html 数据集是(x(i),y(i)) x = load('ex2x.dat'); y = load('ex2y.dat'); plot(x, y, 'o'); 假设函数(hypothesis function): 接下来用矩阵的形式表示x: m

知识点汇总 作业内容:用logistic回归对猫进行分类 numpy知识点: 查看矩阵维度: x.shape 初始化0矩阵: np.zeros((dim1, dim2)) 去掉矩阵中大小是1的维度: x = np.squeeze(x) 将(a, b, c, d)矩阵转换为(b\(*\)c\(*\)d, a): X_flatten = X.reshape(X.shape[0], -1).T 算法逻辑梳理: 导入包 输入数据处理: 载入图片,格式转换,归一化 初始化参数 前向传播 反向更新 预测结果

项目地址 :  https://github.com/kelin-xycs/WebFormAnyWay WebForm AnyWay 用 WebForm 构建 简洁高效 的 Web 应用 WebFormAnyWay, AnyWay, 表示 “想怎么玩都可以”, 就像 自由搏击 的 自由 一样. 在这里, 我们可以使用 AJAX, Web Page, action 等等 富有 Web “原汁原味 传统风味” 的 开发方式 . 同时,我们 也 很好的 利用了 WebForm 的 Page 和 服务器

我 强调一点, 程序员 应该对 程序 有 控制感 . 过多的 控制反转 使 程序员 丧失了 对 程序 的 控制感 . 过多的 依赖注入 束缚了 程序员 的 创造力 . 过度复杂的 架构设计 束缚了 程序员 的 战斗力 . 我 提出一个 库 的 观念 .  按需 取用 库, 即插即用, 即拔即无 . 而不是像 框架 那样,   一来就给你 整一个 框架 套起来 . WebEasy     由 以下 库 组成 : 前端 :     jWebForm       https://www.cnblogs

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las

有 网友 提到 : “复杂的页面,一个页面加载的模块多,各种异步请求,页面渲染,jquery链式编程操作dom数过于频繁.现在的前台越来越复杂,逻辑臃肿.” 哎, 所以 我说, 要改成用 同步调用 . 什么是 同步调用, 就是 后端代码 里 调用 数据库 那样 . 如若不然, 还沉浸 在 “回调” 带来的 光辉的技术感 里的 话,  回调地狱  无法解决 . 现在 大家 都 以 “回调” 为荣,  以 “异步” 为荣, 以此 为 潮流, 以此 为 高效, 以此 为 进步, 以此 为 先进 . 这

项目地址 :  https://github.com/kelin-xycs/Web-Business-Application-Solution Web-Business-Application-Solution 大家好,这个项目的目的,是 为 企业应用 + 互联网商业应用 提供一个 开源 解决方案. 这个项目 设计 为 组件 方式.不搞大包大揽.按需引用 需要的模块 就行,就像组件一样.^ ^ 这样避免了 侵入性,铁板一块,难理解,难维护. 企业应用 + 互联网商业应用,要 解决 的 第一个问题