2017年2月2日

Python：Pandas学习
摘要： 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 s = pd.Series([1, 3, 6, np.nan, 44, 1]) 4 5 df= pd.DataFrame(np.random.random((4,5))) 6 7 # data frame 常用属性 8 df.dtypes 9 df.index 10... 阅读全文
posted @ 2017-02-02 15:06 肉鹅阿笨 阅读(448) 评论(0) 推荐(0)

2017年2月1日

Python：Numpy学习
摘要： 1 import numpy as np 2 # 基础属性 3 array = np.array([[[1,2,3], [0,0,1]], [[1,2,3], [0,0,1]]], 4 dtype = np.int64) 5 6 print(array) 7 print(array.ndim) # number of dim 8 print(... 阅读全文
posted @ 2017-02-01 23:28 肉鹅阿笨 阅读(417) 评论(0) 推荐(0)

2016年12月22日

利用docker在window7下安装TensorFlow
摘要： 安装过程下碰了不少坑，记录一下安装过程，方便以后有需要时复用。 1、安装docker 下载最新版本的docker并且默认安装即可，安装后打开Docker Quickstart Terminal，初次进去需要一段时间。 下载网址：https://www.docker.com/products/dock 阅读全文
posted @ 2016-12-22 12:15 肉鹅阿笨 阅读(1216) 评论(0) 推荐(0)

2016年3月10日

朴素贝叶斯（Naive Bayes）
摘要： 朴素贝叶斯（Naive Bayes） http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 在GDA 中，我们要求特征向量 x 是连续实数向量。如果 x 是离散值的话，可以考虑采用朴素贝叶斯的分类方法。 以垃圾邮件分类为例子，采用最简单的特征描述方法，首先找一部英语词典，将里面的单词全 阅读全文
posted @ 2016-03-10 00:14 肉鹅阿笨 阅读(660) 评论(0) 推荐(0)

2016年3月9日

高斯判别分析模型（ Gaussian discriminant analysis）及Python实现
摘要： 高斯判别分析模型（ Gaussian discriminant analysis）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 高斯判别分析模型是一种生成模型，而之前所提到的逻辑回归是一种判别模型，生成模型和判别模型的详细了解可参考这篇文章： http:// 阅读全文
posted @ 2016-03-09 14:31 肉鹅阿笨 阅读(5041) 评论(0) 推荐(0)

2016年3月3日

广义线性模型（Generalized Linear Model）
摘要： 广义线性模型（Generalized Linear Model） http://www.cnblogs.com/sumai 1.指数分布族 我们在建模的时候，关心的目标变量Y可能服从很多种分布。像线性回归，我们会假设目标变量Y服从正态分布，而逻辑回归，则假设服从伯努利分布。在广义线性模型的理论框架中 阅读全文
posted @ 2016-03-03 21:34 肉鹅阿笨 阅读(8610) 评论(0) 推荐(0)

2016年2月28日

逻辑回归模型（Logistic Regression）及Python实现
摘要： 逻辑回归模型（Logistic Regression）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 在分类问题中，比如判断邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是否为阳性，目标变量是离散的，只有两种取值，通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X，画出散点图，结果如下所 阅读全文
posted @ 2016-02-28 16:53 肉鹅阿笨 阅读(17659) 评论(1) 推荐(3)

2016年2月24日

线性回归模型（Linear Regression）及Python实现
摘要： 线性回归模型（Linear Regression）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 对于一份数据，它有两个变量，分别是Petal.Width和Sepal.Length，画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length，当我 阅读全文
posted @ 2016-02-24 10:34 肉鹅阿笨 阅读(36711) 评论(1) 推荐(1)

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