03 2018 档案

Python实现 K_Means聚类算法
摘要:使用 Python实现 K_Means聚类算法: 【完整源码】:点我获取 【测试文件】:点我获取 阅读全文

posted @ 2018-03-31 16:37 CuriousZero 阅读(1165) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python 的 Matplotlib 画图库
摘要:Matplotlib安装 NumPy库方便数值运算,但枯燥的数据并不利于人们的直观理解。 数据需要可视化。 Matplotlib:一个数据可视化函数库 使用前需要安装  利用Python自带的pip工具自动安装  访问python官网提供的扩展包下载页面安装 https://pypi.python.org/pypipyplot子库 Matplotlib的子库pyplot提供了2D... 阅读全文

posted @ 2018-03-31 16:19 CuriousZero 阅读(1204) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Numpy库应用实例——GPS定位
摘要:背景介绍 定位系统 GPS全球定位系统(Global Positioning System)以GPS系统为例介绍卫星定位的计算方法GPS定位的基本原理 GPS定位的基本原理是根据高速运动卫星的瞬间位置作为已知的起算数据,采用空间距离-后方交会的方法,确定待测点的位置。 假设t时刻在地面待测点上安置GPS接收机,可以测定GPS信号到达接收机的时间△t,再加上接收机所接收到的卫星星历等其它数据... 阅读全文

posted @ 2018-03-31 16:14 CuriousZero 阅读(5988) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python 的 Numpy 库
摘要:Numpy: 阅读全文

posted @ 2018-03-31 16:03 CuriousZero 阅读(883) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python 各种库的安装
摘要:在Win7 系统安装的Python 各种库,如:pandas、numpy、scipy等 因为平时使用的是IDE-PyCharm,这里可以直接 [File-Setting-Project:XXX-“+”号- Install Package]。 但是如果使用 win+R:cmd 控制台的话,import 阅读全文

posted @ 2018-03-30 19:20 CuriousZero 阅读(1167) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python 的 pandas 实践
摘要:Python 的 pandas 实践: 阅读全文

posted @ 2018-03-29 22:23 CuriousZero 阅读(801) 评论(0) 推荐(0) 编辑

方差、协方差、协方差矩阵
摘要:方差是用来度量随机变量X 与其均值E(X) 的偏离程度。 【随机变量的协方差】 在概率论和统计中,协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个随机变量越线性相关,协方差越大,完全线性无关,协方差为零。定义如下: 当X,Y是同一个随机变量时,XX与其自身的协方差就是XX的方差,可以说方差 阅读全文

posted @ 2018-03-28 20:13 CuriousZero 阅读(15982) 评论(2) 推荐(0) 编辑

Python实现梯度下降法
摘要:梯度下降法是机器学习算法更新模型参数的常用的方法之一。 【一些基本概念】 梯度 : 表示某一函数在一点处变化率最快的方向向量(可理解为这点的导数/偏导数) 样本 : 实际观测到的数据集,包括输入和输出(本文的样本数量用 m 表述,元素下标 i 表示) 特征 : 样本的输入(本文的特征数量用 n 表示 阅读全文

posted @ 2018-03-26 09:32 CuriousZero 阅读(2661) 评论(0) 推荐(1) 编辑

推荐系统之矩阵分解及其Python代码实现
摘要:有如下R(5,4)的打分矩阵:(“-”表示用户没有打分) 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列,n表示user个数,m行表示item个数 那么,如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)? ——矩阵分解的思想可以解决这个问题,其实这种思想可以看作 阅读全文

posted @ 2018-03-24 10:31 CuriousZero 阅读(18288) 评论(0) 推荐(3) 编辑

Python程序数据溢出问题或出现 NAN 问题
摘要:【数据溢出问题】 overflow:溢出 overflow:上溢 underflow:下溢 数据溢出包括上溢和下溢。 上溢可以理解为:你想用一个int类型来保存一个非常非常大的数,而这个超出了int类型所能表示的最大的数的范围。 下溢同理:你要用double来表示一个非常非常小的数,超出它所能表示的 阅读全文

posted @ 2018-03-21 19:32 CuriousZero 阅读(11828) 评论(0) 推荐(1) 编辑

Python实现天数倒计时计算
摘要:tips:在datetime模块里有一个计算时间差的 timedelta。让两个datetime对象相减就得到timedelta ###--Python实现天数倒计时计算 #tips:在datetime模块里有一个计算时间差的 timedelta。 #让两个datetime对象相减就得到timede 阅读全文

posted @ 2018-03-20 20:36 CuriousZero 阅读(7106) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pandas 的数据结构Series与DataFrame
摘要:pandas中有两个主要的数据结构:Series和DataFrame。 【Series】 Series是一个一维的类似的数组对象,它包含一个数组数据(任何numpy数据类型)和一个与数组关联的索引。 为了方便理解,可以把Series看着是一个有序字典。其中索引是连续的,从0开始。 输出如下,左边表示 阅读全文

posted @ 2018-03-20 20:16 CuriousZero 阅读(272) 评论(0) 推荐(0) 编辑

在python中使用静态方法staticmethod
摘要:静态方法: 静态方法是类中的函数,不需要实例。静态方法主要是用来存放逻辑性的代码,主要是一些逻辑属于类,但是和类本身没有交互,即在静态方法中,不会涉及到类中的方法和属性的操作。可以理解为将静态方法存在此类的名称空间中。事实上,在python引入静态方法之前,通常是在全局名称空间中创建函数。 类方法: 阅读全文

posted @ 2018-03-20 11:04 CuriousZero 阅读(1104) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python 中对list做减法操作
摘要:列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。 list 可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员。但是没有 减 操作。 【问题描述】 已知:list1 = [1, 2, 3, 4, 5] list2 = [1, 4, 5] 求:list3 。 list3中包括所 阅读全文

posted @ 2018-03-20 10:23 CuriousZero 阅读(22354) 评论(1) 推荐(1) 编辑

推荐系统之 BPR 算法及 Librec的BPR算法实现【1】
摘要:【推荐系统之 BPR 算法】 1、关于BPR的论文原文: BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 2、参考1:论文快读 - BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit F 阅读全文

posted @ 2018-03-17 23:57 CuriousZero 阅读(4647) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习中的 ground truth
摘要:维基百科关于 ground truth的解释: 【 Ground truth】 大致为: 在统计学和机器学习中:在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生 阅读全文

posted @ 2018-03-17 23:50 CuriousZero 阅读(951) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PyCharm 默认运行 unittest
摘要:若文件里面有某个函数名称或模块名称以test为前缀,Pycharm的话,就会自动认为是单元测试: 报错信息:test_file() missing 1 required positional argument: 'data_dir' 把 test 前缀换掉之后,亦不报错了: 阅读全文

posted @ 2018-03-17 21:20 CuriousZero 阅读(338) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python的copy()与deepcopy()区别
摘要:Python的copy()与deepcopy()分别对应浅拷贝和深拷贝。 它们的理论区别: deepcopy():深复制(也就是寻常意义上的复制),即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。 copy():浅复制并不会产生一个独立 阅读全文

posted @ 2018-03-10 10:18 CuriousZero 阅读(518) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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