随笔分类 - Python--DataMining
摘要：牛顿迭代法(Newton's Method) 简介 牛顿迭代法（简称牛顿法）由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出。牛顿法的作用是使用迭代的方法来求解函数方程的根。简单地说，牛顿法就是不断求取切线的过程。对于形如f(x)=0的方程，首先任意估算一个解x0，再把该估计值代入原方程中。由于一般不会正好选择到正确的解，所以有f(x)=a。这时计算函数在x0处的斜率，和这条斜率与x轴的交点x1。f(x)=0...
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摘要：http://blog.thehumangeo.com/2014/05/12/drawing-boundaries-in-python/ 1、三角形面积=1/2*底*高（三边都可做底）2、三角形面积=1/2absinC=1/2acsinB=1/2bcsinA3、三角形面积=abc/4R(其中R是三角
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摘要：#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import networkx as nx import numpy as np import json import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import asLineString, asMultiPoint def get_pat...
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摘要：图的类型 Graph类是无向图的基类，无向图能有自己的属性或参数，不包含重边，允许有回路，节点可以是任何hash的python对象，节点和边可以保存key/value属性对。该类的构造函数为Graph(data=None，**attr)，其中data可以是边列表，或任意一个Networkx的图对象，默认为none；attr是关键字参数，例如key=value对形式的属性。 ...
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摘要：一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单“听取多人意见，最后综合决策”，但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩。昨日11月1日下午，邹博在我组织的机器学习班第8次课上讲决策树与Adaboost，其中，Adaboost讲得酣畅淋漓，讲完后，我知道，可以写本篇博客了。 无心啰嗦，本文结合邹博之决策树与Adaboost的PPT跟《统计学习方法》等参考资料写就，可以定义为一篇课...
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摘要：1.简单介绍 线性回归方法可以有效的拟合所有样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙。此外，实际中很多问题为非线性的，例如常见到的分段函数，不可能用全局线性模型来进行拟合。 树回归将数据集切分成多份易建模的数据，然后利用线性回归进行建模和拟合。这里介绍较为经典的树回归CART(classification and regr...
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