随笔列表第14页 - The-Chosen-One

2020年3月18日

摘要： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.random.uniform(-3,3,size=100)X=x.reshape(-1,1)np.random.seed(666)y=0.5*x**2+x+2+np.random.normal 阅读全文

posted @ 2020-03-18 22:08 The-Chosen-One 阅读(1418) 评论(0) 推荐(0)

sklearn调用PCA算法

摘要： #PCA算法的底层原理实现import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.empty((100,2))np.random.seed(666)#噪声数据验证x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100 阅读全文

posted @ 2020-03-18 22:05 The-Chosen-One 阅读(768) 评论(0) 推荐(0)

2020年3月17日

sklearn调用随机梯度下降法

摘要： #梯度下降法原理编写#一维函数的梯度下降方法编写import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(-1,6,141)y=(x-2.5)**2-1plt.plot(x,y)plt.show()def dJ(theta): re 阅读全文

posted @ 2020-03-17 23:50 The-Chosen-One 阅读(1218) 评论(0) 推荐(0)

sklearn调用多元线性回归算法

摘要： #向量化运算import matplotlib as mplmpl.rcParams['agg.path.chunksize'] = 1000000import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltm=100x=np.random.random(siz 阅读全文

posted @ 2020-03-17 23:46 The-Chosen-One 阅读(1277) 评论(0) 推荐(0)

梯度下降法

摘要：梯度下降法不是一种机器学习算法，而是一种基于搜索最优化方法，它是用来求取最大化效用函数，也可以用来最小化损失函数。阅读全文

posted @ 2020-03-17 23:43 The-Chosen-One 阅读(190) 评论(0) 推荐(0)

多元线性回归算法

摘要：多元线性回归算法可以用来进行初步的数据分析，具有很好的可解释性，不需要进行数据的归一化；另外，对于目标函数的最小化，求取模型参数，一般有两种方式：正规方程解以及梯度下降法阅读全文

posted @ 2020-03-17 12:48 The-Chosen-One 阅读(662) 评论(0) 推荐(0)

2020年3月16日

sklearn库调用k近邻算法

摘要： python实现KNN算法的全体流程代码#1-1KNN算法的原理底层代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #导入相应的数据可视化模块raw_data_X=[[3.393533211,2.331273381], [3.110073483 阅读全文

posted @ 2020-03-16 21:14 The-Chosen-One 阅读(1080) 评论(0) 推荐(0)

K近邻算法大全

摘要：阅读全文

posted @ 2020-03-16 21:06 The-Chosen-One 阅读(214) 评论(0) 推荐(0)

机器学习入门基础

摘要：阅读全文

posted @ 2020-03-16 20:58 The-Chosen-One 阅读(149) 评论(0) 推荐(0)

2020年3月15日

matplotlib操作大全

摘要： import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#绘制正常的二维曲线图像(实质是折线图)x=np.linspace(0,10,100) #x自变量的范围print(x)y=np.sin(x) #因变量的阅读全文

posted @ 2020-03-15 19:13 The-Chosen-One 阅读(393) 评论(0) 推荐(0)

OnlyYan

种下梧桐树，赢得凤凰来。你若盛开，蝴蝶自来；你若精彩，天自安排！

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