摘要：
简介 Logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型预测P（Y = 1）是X的函数。 数据 该数据集来自UCI机器学习库，它与葡萄牙银行机构的直接营销活动（电话 阅读全文
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目录 1.层次聚类的原理 2.层次聚类优缺点 3.聚类实例 1.层次聚类的原理 层次聚类可以分为两种主要类型：凝聚型（agglomerative）和分裂型（divisive）。 1.凝聚聚类：它也被称为AGNES（凝聚嵌套）。 它以自下而上的方式工作。 也就是说，每个对象最初被认为是单元素簇（叶子） 阅读全文
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目录 一.k均值简介 二.应用简介 三.算法 四.选择合适的K 五.具体实例 目录 一.k均值简介 二.应用简介 三.算法 四.选择合适的K 五.具体实例 目录 一.k均值简介 二.应用简介 三.算法 四.选择合适的K 五.具体实例 目录 一.k均值简介 二.应用简介 三.算法 四.选择合适的K 五 阅读全文
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目录 一.归一化 1.1 最小最大值标准化（MinMaxScaler） 1.2绝对值最大标准化（ MaxAbsScaler） 1.1 最小最大值标准化（MinMaxScaler） 1.2绝对值最大标准化（ MaxAbsScaler） 二.标准化 2.1 零均值单位方差（scale） 2.2 训练数据 阅读全文
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目录 一.预处理 二.缺失值的处理 三.格式的转换 四.异常值的处理 一.预处理 1.1.列名称的修改 像下面这样，我们就完成了两个列的重命名，而其余的列名保持不变 1.2.添加index 有的时候数据的index是0，1，2……这样的数字，我们需要修改为日期格式，date必须是数据里一个serie 阅读全文
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本节介绍专用于符号计算的SymPy 库。 包括： 1.基本介绍 2.方程式 3.积分 4.微分 1.基本介绍 SymPy 引人了 新的对象类。最基本的是Symbol 类， 可以用符号对象定义任何函数。它们不会和Python 函数混淆: -sqrt(x) + 1.5*x**2 + 4.5 2.方程式 阅读全文
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对下列式子求积分 $$f(x)=\sin(x)+0.5x$$ 即： $$\int_{0}^{0.9}(\sin(x)+0.5x)dx\qquad$$ 数值积分 integrate 子库包含一组精选的函数，可以计算给定上下限的数学函数下的数值积分，这些函数的例子也介用于同定高斯求积的fixed_qua 阅读全文
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给定一个多维函数，如何求解全局最优？ 文章包括： 1.全局最优的求解：暴力方法 2.全局最优的求解：fmin函数 3.凸优化 函数的曲面图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl def 阅读全文
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以一次线条插值为例： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from scipy.interpolate import splrep,splev def f(x): return np.sin(x 阅读全文
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python 数学工具包括： 1.函数的逼近 1.1.回归 1.2.插值 2.凸优化3.积分4.符号数学 本文介绍函数的逼近的回归方法 1.作为基函数的单项式 对函数 的拟合 首先定义函数并且可视化 先用一次函数拟合 再用高次函数进行拟合 拟合效果的检查 2.单独的基函数 首先常见一个空的矩阵，然后 阅读全文