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摘要： . 逻辑回归 逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。 概率p与因变量往往是非线性的，为了解决该类问题，我们引入了logit变换，使得logit(p)与自变量之 间存在线性 阅读全文

摘要： Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下： 程序运行结果： 数据可视化展示： 阅读全文

摘要： Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归 逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。 概率p与因变量往往 阅读全文

摘要： Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下： 程序运行结果： 数据可视化展示： 阅读全文

摘要： 两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降为一维）， 两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten() 返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵， 而numpy.ravel()返回的是视图（view），会影响（reflects）原始矩 阅读全文

摘要： 一、meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上。 它适用于生成网格型数据，可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵，对应两个数组中所有的(x,y)对。 示例展示： 由上面的示例展示可以看出，meshgrid的作用是： 根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表。 如果第一个 阅读全文