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2018年4月25日
day-12 python实现简单线性回归和多元线性回归算法
摘要: 1、问题引入 在统计学中,线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。一个带有一个自变量的线性回归方程代表一条直线。我们需要对线性回归结果进行统计分析。 例如,假设我们已知一些学生年纪和游
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posted @ 2018-04-25 00:01 派森蛙
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2018年4月21日
day-11 python自带库实现2层简单神经网络算法
摘要: 深度神经网络算法,是基于神经网络算法的一种拓展,其层数更深,达到多层,本文以简单神经网络为例,利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数,文章最后,基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序,并对异或运算和0-9字符集进行预测。 一、问题引入 利用如下图像结构,通过训练集对其参
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posted @ 2018-04-21 00:24 派森蛙
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2018年4月19日
day-10 sklearn库实现SVM支持向量算法
摘要: 学习了SVM分类器的简单原理,并调用sklearn库,对40个线性可分点进行训练,并绘制出图形画界面。 一、问题引入 如下图所示,在x,y坐标轴上,我们绘制3个点A(1,1),B(2,0),C(2,3),其中A和B属于一类,C属于一类。 我们希望找到一条直线,将两个类分开来,且保持实线和两条虚线的距
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posted @ 2018-04-19 02:08 派森蛙
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2018年4月7日
day-9 sklearn库和python自带库实现最近邻KNN算法
摘要: K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。谁和我隔得近,我就跟谁是一类,有点中国古语说的
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posted @ 2018-04-07 03:36 派森蛙
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2018年4月5日
day-8 python自带库实现ID3决策树算法
摘要: 前一天,我们基于sklearn科学库实现了ID3的决策树程序,本文将基于python自带库实现ID3决策树算法。 一、代码涉及基本知识 1、 为了绘图方便,引入了一个第三方treePlotter模块进行图形绘制。该模块使用方法简单,调用模块createPlot接口,传入一个树型结构对象,即可绘制出相
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posted @ 2018-04-05 05:03 派森蛙
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2018年4月3日
day-7 sklearn库实现ID3决策树算法
摘要: 本文介绍如何利用决策树/判定树(decision tree)中决策树归纳算法(ID3)解决机器学习中的回归问题。文中介绍基于有监督的学习方式,如何利用年龄、收入、身份、收入、信用等级等特征值来判定用户是否购买电脑的行为,最后利用python和sklearn库实现了该应用。 1、 决策树归纳算法(ID
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posted @ 2018-04-03 22:46 派森蛙
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day-6 机器学习概念及应用
摘要: 学习完Python基础语法,开始进行机器学习,首先了解下机器学习和深度学习的一些基本概念和术语: 1、 机器学习概念及应用 2、 深度学习概念及应用 3、 机器学习基本术语及举例 4、 机器学习步骤框架 1、 机器学习概念及应用 概念:(Machine Learning, ML)多领域交叉学科,涉及
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posted @ 2018-04-03 22:02 派森蛙
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2018年3月31日
day-5 python协程与I/O编程深入浅出
摘要: 基于python编程语言环境,重新学习了一遍操作系统IO编程基本知识,同时也学习了什么是协程,通过实际编程,了解进程+协程的优势。 一、python协程编程实现 1、 什么是协程(以下内容来自维基百科) 协程可以通过yield来调用其它协程。通过yield方式转移执行权的协程之间不是调用者与被调用者
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posted @ 2018-03-31 01:41 派森蛙
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2018年3月30日
day-4 python多进程编程知识点汇总
摘要: 1、 python多进程简介 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用满1个CPU核心。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,他提供了一套和多线程类似的接口,有start、run等方法,我们只需要定义一个函数,Python会替我们完成其
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posted @ 2018-03-30 00:18 派森蛙
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2018年3月24日
day-3 python多线程编程知识点汇总
摘要: python语言以容易入门,适合应用开发,编程简洁,第三方库多等等诸多优点,并吸引广大编程爱好者。但是也存在一个被熟知的性能瓶颈:python解释器引入GIL锁以后,多CPU场景下,也不再是并行方式运行,甚至比串行性能更差。注定这门语言在某些方面是有天花板的,对于一些并行要求高的系统,python可
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posted @ 2018-03-24 18:12 派森蛙
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