摘要: from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits(n_class=5) X = digits.data y = digits.target from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pypl... 阅读全文
posted @ 2017-09-06 22:17 JueJi_2017 阅读(925) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 问题选择 用熵(entropy)来度量信息的不确定性。 以比特(bits)为计量单位,熵量化了一个变量的不确定性,熵计算公式如下所示: 例如,一个硬币投掷一次事件发生后一般有两种可能:正面或反面。正面朝上的概率是0.5,反面朝 上的概率也是0.5。那么一个硬币投掷一次的结果这个变量的熵: 也就是说, 阅读全文
posted @ 2017-09-06 16:38 JueJi_2017 阅读(345) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考资料:Mastering Machine Learning with scikit-learn 注:代码不可直接运行 广义线性回归模型之逻辑回归(logistic regression)—分类任务 分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上。在二元分类(binary classi 阅读全文
posted @ 2017-09-06 15:29 JueJi_2017 阅读(439) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考资料:Mastering Machine Learning with scikit-learn 广义线性回归模型之一元线性回归,多元线性回归和多项式回归—回归任务 回归问题的目标是预测出响应变量的连续值 一元线性回归 一元线性回归假设解释变量和响应变量之间存在线性关系 一元线性回归拟合模型的参数 阅读全文
posted @ 2017-09-06 11:31 JueJi_2017 阅读(1148) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.打开cmd 2.安装virtualenvwrapper 3.配置虚拟环境的位置 新建系统变量默认在c盘 4.新建虚拟环境 5.退出虚拟环境 5.进入虚拟环境 6.新建python2.7版本的虚拟环境 7.安装新环境下的库 Re:module下载连接:http://www.lfd.uci.edu/ 阅读全文
posted @ 2017-09-04 22:14 JueJi_2017 阅读(239) 评论(0) 推荐(0) 编辑