数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间.目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法.标准差法).折线型方法(如三折线法).曲线型方法(如半正态性分布).不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循. 常见的方法有:min-max标准化(Min-max normalization),log函数转换,atan函数转换,z-score标准化(zero-mena n

最初对于牛顿法,我本人是一脸懵的.其基本原理来源于高中知识.在如下图所示的曲线,我们需要求的是f(x)的极值: 对于懵的原因,是忘记了高中所学的点斜式,直接贴一张高中数学讲义: 因为我们一路沿着x轴去寻找解,所以迭代求f(x)=0的解得通用式为: 与梯度下降相比,牛顿法也同样是沿着曲线的斜率去寻找极值,但是不存在需要自定义learning rate的问题,因为alpha是由斜率来决定的. 牛顿法的python实现: def newtons(f,df,x0,e): xn = float(x0) e

原创作品出处 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://sbp810050504.blog.51cto.com/2799422/1608064 Logistic回归与梯度上升算法 在<机器学习实战>一书的第5章中讲到了Logistic用于二分类问题.书中只是给出梯度上升算法代码,但是并没有给出数学推导.故哪怕是简单的几行代码,依然难以理解. 对于Logistic回归模型而言,需要读者具有高等数学.线性代数.概率论和数理统计的基础的数学基础.高等数学部分能理解偏导数即可:线

现在用牛顿法来实现一元函数求极值问题 首先给出这样一个问题,如果有这么一个函数$f(x) = x^6+x$,那么如何求这个函数的极值点 先在jupyter上简单画个图形 %matplotlib inline import numpy as np x = np.linspace(-1.3,1.3,1000) plt.scatter(x,x**6+x) plt.show() 用牛顿法求极值的话,那就要用到泰勒展开 $f(x) \approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{1

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

看机器学习看到了回归函数,看了一半看不下去了,看到能用方差进行函数回归,又手痒痒了,自己推公式写代码验证: 常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y = kx + bxi, yiy-yi = kxi+b-yi方差为∑(kxi + b - yi )^2f = k^2∑xi^2 + b^2 + ∑yi^2 +2kb∑xi - 2k∑xi*yi - 2yib求极值需要对其求微分,因为是二元函数,因此使用全微分公式,其极值点应该在两个元的偏微分都为0处δf/δk = 2k∑(xi^2

目录 译者序序前言第1章 文本1.1 string—文本常量和模板1.1.1 函数1.1.2 模板1.1.3 高级模板1.2 textwrap—格式化文本段落1.2.1 示例数据1.2.2 填充段落1.2.3 去除现有缩进1.2.4 结合dedent和fill1.2.5 悬挂缩进1.3 re—正则表达式1.3.1 查找文本中的模式1.3.2 编译表达式1.3.3 多重匹配1.3.4 模式语法1.3.5 限制搜索1.3.6 用组解析匹配1.3.7 搜索选项1.3.8 前向或后向1.3.9 自引用表

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

前言 从智联招聘爬取相关信息后,我们关心的是如何对内容进行分析,获取用用的信息. 本次以上篇文章“5分钟掌握智联招聘网站爬取并保存到MongoDB数据库”中爬取的数据为基础,分析关键词为“python”的爬取数据的情况,获取包括全国python招聘数量Top10的城市列表以及其他相关信息. 一.主要分析步骤 数据读取 数据整理 对职位数量在全国主要城市的分布情况进行分析 对全国范围内的职位月薪情况进行分析 对该职位招聘岗位要求描述进行词云图分析,获取频率最高的关键字 选取两个城市,分别分析月薪分

选择排序算法(Selection Sort)是排序算法的一种初级算法.虽然比较简单,但是基础,理解了有助于后面学习更高深算法,勿以勿小而不为. 排序算法的语言描述: 给定一组物体,根据他们的某种可量化的属性,进行从大到小或从小到大排序. 比如,上体育课的时候,同学们按照身高排队. 排序看起来是一个简单的问题,但针对它的计算机算法有很多,性能各不一样.本文的选择算法即是其中一种. 选择排序算法的语言描述: 选择排序算法是,从一组未排序的物体中,根据某可量化的属性,先选出最小或最大的一个,放到第一个

▌实现预测的Stocker工具 Stocker是一款用于探索股票情况的Python工具.一旦我们安装了所需的库(查看文档),我们可以在脚本的同一文件夹中启动一个Jupyter Notebook,并导入Stocker类: from stocker import Stocker 现在可以访问这个类了.我们通过传递任一有效的股票代码(粗体是输出)来创建一个Stocker类的对象: amazon = Stocker('AMZN') AMZN Stocker Initialized. Data cover

数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart.本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表. Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图.柱状图.饼图等. 1.柱状图 是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数

1.π的神奇 π是一个无数人追随的真正的神奇数字.我不是很清楚一个永远重复的无理数的迷人之处.在我看来,我乐于计算π,也就是计算π的值.因为π是一个无理数,它是无限的.这就意味着任何对π的计算都仅仅是个近似值.如果你计算100位,我可以计算101位并且更精确.迄今为止,有些人已经选拔出超级计算机来试图计算最精确的π.一些极值包括 计算π的5亿位.你甚至能从网上找到包含 π的一百亿位的文本文件.对于我而言,如何用几行简单的Python来计算π才是我的兴趣所在.  2.用抛洒点求解π值 #e6.1C

前言: 近几年Python可谓是大热啊,很多人都纷纷投入Python的学习中,以前我们实验楼总结过多篇Python实战项目列表,不但有用还有趣,最主要的是咱们实验楼不但有详细的开发教程,更有在线开发环境,非常适合Python学习者学习啊,今天再总结一批Python实战项目教程. 附上前面总结的Python项目教程列表: [给缺少Python项目实战经验的人] [(新)10个Python项目,给缺少Python项目实战经验的人] [这10个Python项目超有趣!] [Python实现从excel

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

bytes.bytearray #思考下面例子: a = 1 b = a print(a == b)#True print(a is b)#True print(id(a) is id(b))#False print(id(a) == id(b))#True 1. id():获取的是对象在内存中的地址 2. is :比对2个变量的对象引用(对象在内存中的地址,即id() 获得的值)是否相同.如果相同则返回True,否则返回False.换句话说,就是比对2个变量的对象引用是否指向同一个对象. 3.

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242   目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式

1.参考 一本关于排序算法的 GitBook 在线书籍 <十大经典排序算法>,使用 JavaScript & Python & Go 实现 2.冒泡排序:两两比较,互换位置 arr = [9,8,2,23,3] # 冒泡排序 两两比较,互换位置 # 3 5 9 1 8 # A B C D E # 3 5 9 1 8 # 3 5 9 1 8 # 3 5 1 9 8 # 3 5 1 8 9 # 第一轮比较将最大数排到最后,5个数总共需要4轮即1,2,3,4 # 比较是arr[j]

下载地址 英文版(文字版) 官方文档 The Python Standard Library <Python标准库>一书的目录 <python标准库> 译者序 序 前言 第1章 文本1 1.1 string—文本常量和模板1 1.1.1 函数1 1.1.2 模板2 1.1.3 高级模板4 1.2 textwrap—格式化文本段落6 1.2.1 示例数据6 1.2.2 填充段落6 1.2.3 去除现有缩进7 1.2.4 结合dedent和fill7 1.2.5 悬挂缩进8 1.3 r