2018年5月5日

基于SVM的数字识别

摘要: KNN也能实现数字识别但需要保留所有的训练样本,支持向量机只需要保留支持向量就可以达到类似的效果 支持向量机本质上是一个二分类器 代码如下: 结果如下: 除此外要有公式推导 阅读全文

posted @ 2018-05-05 10:59 Aaron12 阅读(2765) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年5月4日

Python3 uniform() 函数

摘要: python3 uniform()函数 uniform() 方法将随机生成下一个实数,它在[x,y]范围内。 用法: 注意:uniform()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。 阅读全文

posted @ 2018-05-04 09:50 Aaron12 阅读(882) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年5月3日

使用贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向

摘要: 贝叶斯是一种简单有效的分类模型,尤其适用于自然语言处理,关于贝叶斯的应用,这个例子也要好好看 阅读全文

posted @ 2018-05-03 20:58 Aaron12 阅读(250) 评论(0) 推荐(0) 编辑

logistic回归预测病马死亡率

摘要: Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。 基础概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程 阅读全文

posted @ 2018-05-03 20:11 Aaron12 阅读(870) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python3报错解决办法:TypeError: 'range' object doesn't support item deletion

摘要: python3.x , 出现错误 'range' object doesn't support item deletion 原因:python3.x range返回的是range对象,不返回数组对象 解决方法: 把 trainingSet = range(50) 改为 trainingSet = l 阅读全文

posted @ 2018-05-03 19:17 Aaron12 阅读(847) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python机器学习实战 getA()函数详解

摘要: 在机器学习实战一书的第五章中出现了getA()这个函数 当输入下下代码时 会出现错误,原因在于下面这一段代码中len(x) = 60, 而len(y) = 1 接下来我们看一下分析getA()这个函数的作用。首先看以下代码 输出结果 可以看到y1和x的维数不一样,所以ax.plot(x, y)会出错 阅读全文

posted @ 2018-05-03 17:17 Aaron12 阅读(2965) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python中的scatter()方法

摘要: 1、scatter函数原型 2、其中散点的形状参数marker如下: 3、其中颜色参数c如下: 4、基本的使用方法如下: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y 阅读全文

posted @ 2018-05-03 16:54 Aaron12 阅读(14604) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python split()方法

摘要: python split()方法通过指定分隔符对字符串进行分割并返回一个列表 默认分隔符为所有空字符,包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。类似于 split() 方法,只不过是从字符串最后面开始分割。 阅读全文

posted @ 2018-05-03 16:17 Aaron12 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python strip()方法

摘要: 英文单词 strip:剥光;;清除; Python strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符(默认为空格)。 阅读全文

posted @ 2018-05-03 16:10 Aaron12 阅读(131) 评论(0) 推荐(0) 编辑

贝叶斯垃圾邮件过滤

摘要: 朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯定理。最后,我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 称之为朴素是因为整个形式化过程只做最原始最简单的假设。 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有 阅读全文

posted @ 2018-05-03 15:31 Aaron12 阅读(412) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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