随笔分类 - Python
摘要:Python-实现逻辑回归 1 逻辑回归 感知器的缺点是只能做线性可分的分类任务,如果任务不是完全可以线性可分的,那么感知器是永远不能收敛的,因为每次更新都会有至少一个错误。现在我们来看下另外一个解决二分类问题的算法逻辑回归。注意:它是分类模型,不是回归模型。 本次写的适用于二分类上的模型,但是其也
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摘要:Python-sklearn实践 1 sklearn实践 Python有关于机器学习的库sklearn,我们可以使用sklearn来快速得到想要的机器学习算法,它不仅包括了很多学习算法,还包含了预处理、微调和评估模型等实用的函数。 我们可以调用sklearn中自带的数据集: from sklearn
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摘要:Python-构建自适应线性神经元 1 自适应线性神经元 **自适应性神经元(Adaline)**可以视为感知器的优化和改进。 该算法说明了定义最小化连续性代价函数的关键概念。这为理解如逻辑回归、支持向量机和回归模型等更高级的机器学习算法奠定了基础。 1.1 Adaline与感知器的区别 Adali
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摘要:1 Python-构建感知器 1.1 人工神经元 为了设计人工智能,人们尝试模仿生物神经元,神经元是大脑中连接起来参与化学和电信号处理与传输的神经细胞,麦库洛和皮兹(MCP)把神经细胞描述为带有二进制输出的简单逻辑门,多个信号到达树突,然后整合到细胞体,并当信号累计到一定的阈值时,输出信号将通过轴突
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摘要:
1 numpy.meshgrid() 官方文档中的作用是从坐标向量中返回坐标矩阵,也就是生成网格点坐标矩阵。 Parameters: *xi:array_like 数组 x1,x2,...,xn,1-D维数组,表示网格的坐标。 sparse:bool, optional 布尔类型 如果为True,则
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
摘要:
太久没写Python的程序了类的内容忘记了,这里写下回忆一下 1 Python-类属性 类有一个特殊的方法叫做构造函数,用作定义实例对象的属性,其必须被命名为__init__()(注意其前后下划线都是两个),括号内参数数量没有限制,但是第一位必须是self其用于表示对象自身,其将属性的值绑定在实例对
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
摘要:
1 df.iloc 官方文档中定义为“基于整数位置的索引,用于按位置选择。” df.iloc就是只根据行列号对数据进行切片或选择。当作数组取数就行。 df.iloc [ raw , col ]:第一个参数raw表示行选,第二个参数表示列选,都必须是整数。 例子: import pandas as p
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
摘要:
numpy.random.RandomState()函数 1.函数用法 功能 :可以通过numpy工具包生成模拟数据集,使用RandomState获得随机数生成器。 一般拿来对初始化模型的权重。 1.np.random.normal()函数 Parameters loc:float or array
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