摘要: import numpy as np from astropy.units import Ybarn import math from statsmodels.graphics.tukeyplot import results def computeCorrelation(X, Y): xBar = np.mean(X) yBar = np.mean(Y) SS... 阅读全文
posted @ 2018-01-07 23:25 一个处女座的程序猿 阅读(455) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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摘要: import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from NeuralNetwork ... 阅读全文
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摘要: from numpy import genfromtxt from sklearn import linear_model datapath=r"Delivery_Dummy.csv" data = genfromtxt(datapath,delimiter=",") x = data[1:,:-1] y = data[1:,-1] print (x) print (y) m... 阅读全文
posted @ 2018-01-07 12:24 一个处女座的程序猿 阅读(1804) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2018-01-07 12:21 一个处女座的程序猿 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as np import random def genData(numPoints,bias,variance): x = np.zeros(shape=(numPoints,2)) y = np.zeros(shape=(numPoints)) for i in range(0,numPoi... 阅读全文
posted @ 2018-01-07 12:18 一个处女座的程序猿 阅读(578) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: from __future__ import print_function from time import time import logging import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cross_validation import train_test_split from sk... 阅读全文
posted @ 2018-01-07 12:02 一个处女座的程序猿 阅读(1746) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2018-01-07 11:59 一个处女座的程序猿 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as np import pylab as pl from sklearn import svm # we create 40 separable points #np.random.seed(0) X = np.r_[np.random.randn(100, 2) - [2, 2], np.random.randn(100, 2) + [2, 2]] ... 阅读全文
posted @ 2018-01-07 11:45 一个处女座的程序猿 阅读(796) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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