跟我学算法-tensorflow 实现神经网络
摘要:神经网络主要是存在一个前向传播的过程,我们的目的也是使得代价函数值最小化 采用的数据是minist数据,训练集为50000*28*28 测试集为10000*28*28 lable 为50000*10, 10分类, 每一个结果对应一个label值 第一步: 导入数据 # 第二步:初始化参数 第三步:
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2018-08-31 23:05
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跟我学算法-tensorflow 实现logistics 回归
摘要:tensorflow每个变量封装了一个程序,需要通过sess.run 进行调用 接下来我们使用一下使用mnist数据,这是一个手写图像的数据,训练集是55000*28*28, 测试集10000* 28*28 第一步:导入数据 第二步:初识化变量 第三步: 构造初始化函数 第四步:迭代优化参数
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2018-08-31 21:21
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跟我学算法-tensorflow 实现线性拟合
摘要:TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU、GPU、TPU)和设备(桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等)。TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 的
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2018-08-31 11:17
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跟我学算法-pca(降维)
摘要:pca是一种黑箱子式的降维方式,通过映射,希望投影后的数据尽可能的分散, 因此要保证映射后的方差尽可能大,下一个映射的方向与当前映射方向正交 pca的步骤: 第一步: 首先要对当前数据(去均值)求协方差矩阵,协方差矩阵= 数据*数据的转置/(m-1) m表示的列数,对角线上表示的是方差,其他位置表示
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2018-08-24 22:16
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跟我学算法聚类(DBSCAN)
摘要:DBSCAN 是一种基于密度的分类方法 若一个点的密度达到算法设定的阖值则其为核心点(即R领域内点的数量不小于minPts) 所以对于DBSCAN需要设定的参数为两个半径和minPts 我们以一个啤酒的分类指标来做第一步:提取数据,并分配变量 第二步:构建模型,并做测试,我们使用的r半径为10,最小
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2018-08-24 17:09
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跟我学算法聚类(kmeans)
摘要:kmeans是一种无监督的聚类问题,在使用前一般要进行数据标准化, 一般都是使用欧式距离来进行区分,主要是通过迭代质心的位置 来进行分类,直到数据点不发生类别变化就停止, 一次分类别,一次变换质心,就这样不断的迭代下去 优势:使用方便劣势:1.K值难确定 2. 复杂度与样本数量呈线性关系 3.很难发
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2018-08-24 17:01
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跟我学算法-SVM(支持向量机)
摘要:支持向量机是一个点离决策边界越近,离决策面越远的问题 求解的过程主要是通过拉格朗日乘子法,来求解带约束的优化问题,在问题中涉及两个方面,一个是线性的,一个是非线性的,非线性的有 我们平时比较常见的高斯核函数(径向基函数),他的主要做法就是把低维的数据变成高维数据,通过^2的方法 在支持向量基中的参数
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2018-08-23 20:30
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跟我学算法-贝叶斯文本分类器
摘要:我们使用了两种提取方式 1 .词频统计 2. 关键字提取 关键字提取的方式效果更好一些 第一步:数据读取 第二步:数据预处理,把每一行的内容拆分成一个个词 第三步: 与停用词库进行比对,去除内容中的停用词 ‘ 第四步构建模型,这里的数据我们需要做一步‘ ’.join的重连接,对于分类标签需要转换为数
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2018-08-22 23:18
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跟我学算法-贝叶斯拼写检查器
摘要:p(h+|D) = p(h) * p(D|h+) / p(D) 表示一个单词输错的概率 = 单词的词频 * 一个输错单词的可能的正确单词的数量 p(h-|D) = p(h) * p(D|h-) / p(D) 第一步:读取词库,通过正则找出每个单词,并统计单词的词频 第二步 : 模拟一个错误单词的其他
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2018-08-22 15:29
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跟我学算法-Logistic回归
摘要:虽然Logistic回归叫回归,但是其实它是一个二分类或者多分类问题 这里的话我们使用信用诈骗的数据进行分析 第一步:导入数据,Amount的数值较大,后续将进行(-1,1)的归一化 第二步: 对正常和欺诈的数目进行查看,正常样本的数目远大于欺诈样本,这个时候可以使用下采样或者过采样 第三步:将am
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2018-08-22 11:03
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跟我学算法-集成算法
摘要:我们以泰坦尼克号的获救信息为列 第一步:读取数据 第二步:数据准备 1.对于数字型缺失,我们使用均值来填充缺失值,对于字母型缺失, 我们使用出现概率最大的字母来填充缺失值 2.为了便于计算我们需要把字母类型,转换为数字类型 第三步:算法尝试,我们使用了线性回归 第四步: 使用logistic做尝试,
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2018-08-21 23:02
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跟我学算法 - 随机森林
摘要:from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor #导入随机森林的包 import pandas as pd #加载入数据,这里用的是住房的数据 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_californ...
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2018-08-21 14:12
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跟我学算法-决策树
摘要:决策树算法:主要通过信息熵或者gini系数来作为衡量标准 当完成决策树时需要进行剪枝操作,在剪枝过程中,我们一般采用预剪枝的操作(该操作更加实用) 预剪枝过程中的几个限制条件: 1. 限制深度 2. 叶子节点个数 3.叶子节点样本数 4.信息增益量 ..... 下面以一个房屋数据为列子 现在采用所有
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2018-08-20 21:07
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跟着太白老师学python day11 可迭代对象和迭代器
摘要:如果对象的属性中有__iter__属性就说明是可迭代的,容器类的数据类型都是可迭代对象 如果对象的属性中既有__iter__属性也有__next__属性,就说明这个对象是迭代器 如何判断一个函数是不是可迭代的,是不是迭代器 方法一 方法二 可迭代对象转换为迭代器 方法一 方法二 迭代器的取值f.__
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2018-08-17 16:30
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跟着太白老师学python day11 闭包 及在爬虫中的基本使用
摘要:闭包的基本概念: 闭包 内层函数对外层函数的变量(不包括全局变量)的引用,并返回,这样就形成了闭包 闭包的作用:当程序执行时,遇到了函数执行,它会在内存中开辟一个空间,如果这个函数内部形成了闭包, 那么他就不会随着函数的执行结束而消失 闭包的基本例子 闭包在爬虫中的基本使用, 爬完一次以后,他不会随
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2018-08-17 15:49
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跟着太白老师学python day11 函数名的应用 globals(), locals()
摘要:1. 函数名就是内存地址 2, 函数名可以被作为变量被传递 3. 函数名可以被作为参数传递 4. 函数名可用作返回值 5 .函数名可以用作容器类的形式的元素 globals() 返回全局变量的一个字典 locals() 返回当前函数局部变量的一个字典
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2018-08-17 15:21
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跟着太白老师学python day10 函数嵌套, global , nonlocal
摘要:函数嵌套: 第一种嵌套方法 第二种嵌套方法 1. global 2 . nonlocal
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2018-08-16 15:34
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跟着太白老师学python day10 名称空间,作用域和取值顺序,变量的加载顺序
摘要:名称空间分为3种: 1. 全局名称空间 2. 内置名称空间 3. 局部名称空间(临时) 作用域 全局作用域 1全局名称空间 2 内置名称空间 局部作用域 1.局部名称空间 取值顺序 就近原则 局部名称空间 全局名称空间 内置名称空间 从小到大的原则进行进行查找, 如果在全局名称空间调用的值,那么他将
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2018-08-16 15:06
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跟着太白老师学python 10day 函数的动态参数 *args, **kwargs, 形参的位置顺序
摘要:1. *args 接收实参的位置参数, **kwargs接收实参的关键字参数 2. 实参: *位置参数,用来打散位置参数,使其一个个单独传入*args或者**kwargs中 形参的位置顺序 位置参数, *args, 默认参数, **kwargs
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2018-08-16 13:48
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跟着太白老师学python 09day 初识函数
摘要:函数的最主要的目的:封装一个功能 函数的优点: 减少代码的复用率, 增加代码的阅读性 return 特点:遇到return结束程序, 返回一些信息 如果当只有一个返回值时,返回是什么就是什么类型的 如果当有多个返回值时,将返回一个元组,元组里是需要返回的值 函数传参: #实参 函数执行者实际的参数
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2018-08-15 15:51
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Django 实现用户认证set_Cookie
摘要:当用户通过认证时,set_Cookie(key, value) request.Cookie.get(key) 如果key不为空,就说明验证通过,否者重新跳转回login登录页面 对于URL 对于views文件 对于login文件
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2018-08-14 20:33
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django网页的分页功能,大家如果有疑问请留言
摘要:url文件 对views文件 对于上述的pagenation.Page 中为Page.py 文件 对于user_list.html文件
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2018-08-13 21:28
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day08 跟着太白老师学python 文件操作
摘要:文件操作初识: 1. 文件路径 :d:/护士主妇空姐联系方式 (文件路径不要太过复杂,容易碰到转义字符的问题, 当碰到转义字符时,需要在前面+r,或者采用双斜杠(//)) 2. 编码方式 :utf-8, gbk, gb2312 3.操作方式: 只读(r),只写(w), 写读(r+), 读写(w+),
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2018-08-13 16:36
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模板导入 {include 模块名}
摘要:模板导入可以和上面讲的模板继承一起使用, 可以使用模板的批量复制和导入 下面举一个例子 我们先写一个需要导入模块的html tp1 里面的{%include%} 就是导入的基本使用方法,这样的好处可以减少代码量 module_port.html 他继承了一个module_beatiful.html
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2018-08-11 14:21
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django html模板继承 {%block 标记名} {%endblock%}
摘要:对于url文件 对于views文件,跳转到tp1.html 同时将list列表传到前端 对于被继承的文件master, 通过写入{%block 标记%}{%endblock%}里面的内容将是被替代的内容 继承者tp1 首先通过{% extends 'master.html' %} 导入 master
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2018-08-11 14:00
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获取用户的相关请求信息, 以及包括请求头 request.environ
摘要:#在index文件中 1. print(type(request)) #看出所属库 2. from django.core.handlers.wsgi import WSGIRequest #查看WSGIRequest 发现主要的输入参数是environ 3. print(request.environ) #发现其是字典 4. 循环 request.environ 5.我们要找的请求头是...
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2018-08-11 13:15
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太白老师 day06 编码 encode decode
摘要:ASCII : 字母, 数字, 特殊字符 字符:1个字节 数字: 1个字节 Unicode: 万国码, 包含所有文字 创建之初 字符: 2个字节 中文: 2个字节 升级: 字符: 4个字节 中文 : 4个字节 容易浪费资源 utf-8 字符: 一个字节 欧文: 2个字节 中文: 3个字节 gb231
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2018-08-09 15:27
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太白老师day6 1.代码块 2.is==id 3.小数据池
摘要:1.代码块: 一个模块一个函数一个类,一个文件都是代码块 在交互模式下, 每一行都是一个代码块 2. is == 内存地址 就是id门牌号 在内存中id是唯一,如果两个变量指向的id相同,那么他们在内存中的值也是相同的 is 判断的是两个变量的id值是否相同 3. 小数据池(缓存机制,驻留机制) 小
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2018-08-09 15:10
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