from math import logfrom math import e print e #自然对数print log(e) #log函数默认是以e为底print log(100,10) #以10为底,对100取对数print log(4,2) #以2为底,对4取对数

1 对数函数表示法 import numpy as np import math print('输出自然底数e:',math.e) # np表示法 # np.log()是以e为底的自然对数 print(np.log(math.e)) # np.log10是以10为底的对数函数 这种写法只可表示底为2和10的对数函数 print(np.log10(10)) # np.log1p()表示ln(1+x) print(np.log1p(math.e-1)) # math表示法 # 任意的对数函数表示方法

frequentism-and-bayesianism-chs-iv 频率主义与贝叶斯主义 IV:Python的贝叶斯工具   这个notebook出自Pythonic Perambulations的博文.The content is BSD licensed.   这个系列共4个部分:中文版Part I Part II Part III Part IV,英文版Part I Part II Part III Part IV   我之前花了一堆时间来分享这两种思想. 频率主义与贝叶斯主义 I: 实

1.时间复杂度 常数时间的操作:一个操作如果和数据量没有关系,每次都是固定时间内完成的操作,叫做常数操作. 时间复杂度为一个算法流程中,常数操作数量的指标.常用O(读作big O)来表示. 具体来说,在常数操作数量的表达式中,只要高阶项,不要低阶项,也不要高阶项的系数,剩下的部分如果记为f(N),那么时间复杂度为O(f(N)). 评价一个算法流程的好坏,先看时间复杂度的指标,然后再分析不同数据样本下的实际运行时间,也就是常数项时间. 例子一:理解时间复杂度 一个简单的理解时间复杂度的例子 一个有

原理 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变体. 可用于评估分类器的概率输出. 对数损失通过惩罚错误的分类,实现对分类器的准确度(Accuracy)的量化. 最小化对数损失基本等价于最大化分类器的准确度.为了计算对数损失, 分类器必须提供对输入

python的对数 首先要导入 math 模块: import math import numpy as np math.log(8,2),此为以2为底8的对数 等于 math.log2(8); 等于np.log2(8) 自然对数: 以e为底的对数. e = math.e 约等于 2.718281828459045: x的自然对数为: math.log(x,math.e): 等于np.log(x). Python/Modules/Scipy

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python代码 sklearn.metrics.log_loss(y_true, y_pred, eps=1e-15, normalize=True, s

目录 一.对数几率和对数几率回归 二.Sigmoid函数 三.极大似然法 四.梯度下降法 四.Python实现 一.对数几率和对数几率回归   在对数几率回归中,我们将样本的模型输出\(y^*\)定义为样本为正例的概率,将\(\frac{y^*}{1-y^*}\)定义为几率(odds),几率表示的是样本作为正例的相对可能性.将几率取对便可以得到对数几率(log odds,logit). \[logit=\log\frac{y^*}{1-y^*} \]   而对数几率回归(Logistic Reg

<Machine Learning in Action> 为防止连续乘法时每个乘数过小,而导致的下溢出(太多很小的数相乘结果为0,或者不能正确分类) 训练: def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[0]) pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs) p0Num = ones(num

stats.probplot(grade, dist=stats.norm, plot=plt) #正态分布 # stats.probplot(grade, dist=stats.expon, plot=plt) #指数分布 # stats.probplot(grade, dist=stats.logistic, plot=plt) #对数正态分布 plt.show() grade是你自己的数据 dist处可以修改分布类型

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s

python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯,内容包括朴素贝叶斯分类器,垃圾邮件的分类,解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码,机器学习(周志

逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏.        Logistic回归虽然名字里带"回归",但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别).        回归模型中,y是一个定性变量,比如y=0或1,logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率. 逻辑回归--优缺点 优

摘要:本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍,然后编写程序实现决策树算法,再根据Python自带机器学习包实现决策树算法,最后从决策树引申至集成学习相关内容. 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法,在机器学习领域通常有着不错的表现,决策树在生活中决策去做某件事时,会根据自己的经验考虑到多种因素,那么在程序逻辑中使用if~else的堆叠,决定最终结果的过程其实就算是决策树的一种体现,如下图(举个不太恰当的例子).学术一点来说,决策树就是根据以往发生的事的概率,来评估风险,作出

运算符 设定:a=10,b=20 . 算数运算 2.比较运算 3.赋值运算 4.逻辑运算 5.成员运算 基本数据类型 1.数字 int(整型) 在32位机器上,整数的位数为32位,取值范围为-2**31~2**31-1. 在64位系统上,整数的位数为64位,取值范围为-2**63~2**63-1. 以下引用:http://www.cnblogs.com/linjiqin/p/3608541.html 数字类型转换:   int(x [,base]) 将x转换为一个整数 float(x ) 将x转

1.列表的切片. 1.对list进行切片.'''name=["wangshuai","wangchuan","wangjingliang","wangshuai"]#想取出前三个元素,应该怎么做?#(1)笨办法'''print(name[0],name[1],name[2])'''#(2)用循环实现.'''for i in range(len(name)): if(i<3): print(name[i]) else: b

学习多线程首先先要理解线程和进程的关系. 进程 计算机的程序是储存在磁盘中的可执行的二进制文件,执行时把这些二进制文件加载到内存中,操作系统调用并交给处理器执行对应操作,进程是程序的一次执行过程,这是一个动态的概念程序本没有生命的实体,只有通过处理器才能赋予程序生命.进程最大的特点就是可以申请和拥有系统资源,这是一个动态的概念,是一个活动的实体(比如qq程序需要的内存空间等等),进程不止是程序代码,还包括当前的活动,通过程序计数器的值和处理寄存器的内容来表示. 而线程是进程的一部分,一个进程可以

python数学函数 abs(x) 返回数字的绝对值,如abs(-10) 返回 10 ceil(x) 返回数字的上入整数,如math.ceil(4.1) 返回 5 cmp(x, y) 如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1 exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045 fabs(x) 返回数字的绝对值,如math.fabs(-10) 返回10.0 floor(x) 返回数字的下舍整数,

Python的主要数据类型有:Number(数字),String(字符串类型),布尔值,List(列表),Tuple(元组)和Dictionary(字典). 1.数字(Number) 数字包括整数和浮点数 1.1 数字类型的创建 a = 5 b = a b = 10 print(a) print(b) 结果是: a = 5 b = 10 1.2 Number 类型转换 var1 = 1.23 var2 = 4 var3 = int(var1) var4 = int(var2) print(var

语法 #!/usr/bin/python 注释:# 编码:# -*- coding: UTF-8 -*- 缩进 运算符 算数运算符 + 加 - 两个对象相加 a + b 输出结果 30 - 减 - 得到负数或是一个数减去另一个数 a - b 输出结果 -10 * 乘 - 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串 a * b 输出结果 200 / 除 - x除以y b / a 输出结果 2 % 取模 - 返回除法的余数 b % a 输出结果 0 ** 幂 - 返回x的y次幂 a**b 为10的2

目录1.字符串2.布尔类型3.整数4.浮点数5.数字6.列表7.元组8.字典9.日期 1.字符串1.1.如何在Python中使用字符串a.使用单引号(')用单引号括起来表示字符串,例如:str='this is string';print str; b.使用双引号(")双引号中的字符串与单引号中的字符串用法完全相同,例如:str="this is string";print str; c.使用三引号(''')利用三引号,表示多行的字符串,可以在三引号中自由的使用单引号和双引号