import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv(r"C:\Users\Oscar\Downloads\Advertising.csv") x = data[["TV","Radio","Newspaper"]] y=data["Sales"] plt.plot(data[&qu…

memcached vs MySQL Memory engine table 速度比较_XMPP Jabber即时通讯开发实践_百度空间 memcached vs MySQL Memory engine table 速度比较 Performance compare: Tim  http://hi.baidu.com/jabber/blog/category/Memcached memcached 1.2.0MySQL 5.0.26 with MEMORY (heap) engine 记录数:50…

提高mysql memory(heap) engine内存性能的开源补丁_XMPP Jabber即时通讯开发实践_百度空间 提高mysql memory(heap) engine内存性能的开源补丁…

1.什么是线性回归? 回归分析(Regression analysis)是一种统计分析方法,研究自变量和因变量之间的定量关系.回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数,检验数学模型的可信度,也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制.按照输入输出变量关系的类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归. 线性回归(Linear regression) 假设样本数据集中的输出变量(y)与输入变量(X)存在线性关系,即输出变量是输入变量的线性组合.线性模型是最简单的模型,也是非常重要和应用广泛…

import numpy as np  # 导入科学技术框架import matplotlib.pyplot as plt  # 导入画图工具from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 导入sklearn机器学习库 x = 3 * np.random.rand(100, 1)y = 3 + 4 * x + np.random.rand(100, 1) # 创建线性回归对象lin_reg = LinearRegression()# 训练…

深入浅出深度学习:原理剖析与python实践 目录: 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能.机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15 2 Theano 基础 19 2.1 符…

记录下学习使用sklearn,将使用sklearn实现机器学习大部分内容 基于scikit-learn机器学习(第2版)这本书,和scikit-learn中文社区 简单线性回归 首先,最简单的线性回归也有几个地方要注意 fit的时候,对于X,要求是n*m的类型,y要是n*1的类型 sklearn会将得到的系数存储起来,分别在coef_中和intercept_中,intercept_是偏移,也就是b,coef_是k,或者向量中的W 来看具体例子 from sklearn.linear_model…

写在前面的话 转眼轰轰烈烈本学期的软工实践就结束了,这个过程中想必在熬夜敲代码,激烈讨论中留下诸多回忆的同时,也收获了不少.恭喜所有团队完成了本阶段冲刺,此外,由于大家的贡献分给的都很平均,将个人贡献分放大级差,映射到了1-5这样一个得分区间.60分一下的同学不及格,不幸不及格的同学也莫灰心,将会有一个补救作业,完成达标可以获得及格成绩. 题目 团队作业10--项目复审与事后分析(Beta版本)(http://www.cnblogs.com/happyzm/p/6936126.html) 团队作…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(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 医药统计项目可联系  QQ:231469242     决策树优点和缺点 决策树优点 1.简单易懂,很好解读,可视化 2.可以变量筛选 缺点 1.决策树…

1. 场景描述 问题:如何对对下图的线性可分数据集和线性不可分数据集进行分类? 思路: (1)对线性可分数据集找到最优分割超平面 (2)将线性不可分数据集通过某种方法转换为线性可分数据集 下面将带着这两个问题对支持向量机相关问题进行总结 2. 如何找到最优分割超平面 一般地,当训练数据集线性可分时,存在无穷个分离超平面可将两类数据正确分开,比如感知机求得的分离超平面就有无穷多个,为了求得唯一的最优分离超平面,就需要使用间隔最大化的支持向量机 2.1 分类预测确信度 上图中,有A,B,C三个点,表…

pytorch基础 pytorch官方文档:https://pytorch.org/docs/master/nn.html#linear-layers import torchfrom torch import nn 1 tensor:张量,表示一个多维的矩阵. b.numpy()能将b转换为numpy数据类型,同时使用torch.from_num py()将numpy转换为tensor.若将a的类型转换成float,a.float(). b.numpy():将b转换成numpy数据类型torc…

1. 场景描述 时间:早上八点,地点:婚介所 '闺女,我有给你找了个合适的对象,今天要不要见一面?' '多大?' '26岁' '长的帅吗?' '还可以,不算太帅' '工资高吗?' '略高于平均水平' '会写代码吗?' '人家是程序员,代码写的棒着呢!' '好,把他的联系方式发过来吧,我抽空见一面' 上面的场景描述摘抄自,是一个典型的决策树分类问题,通过年龄.长相.工资.是否会编程等特征属性对介绍对象进行是否约会进行分类 决策树是一种自上而下,对样本数据进行树形分类的过程,由结点和有向边组成,每个…

点击获取提取码:i5nw Python机器学习及实践面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikit-learn.NLTK.Pandas.gensim.XGBoost.Google Tensorflow等. 全书共分4章.第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识:第2章基础篇,讲述如何使用Scikit-lear…

第三次团队作业成绩公布 题目 团队作业3: 需求改进&系统设计 团队成绩 成绩公示如下: 缩写 TD BZ GJ CJ SI WBS GS JG DB SS SJ CS DC Total 分值 1 0.25 0.75 1 0.5 1 0.5 1 1 1 1 1 1 10 sns 0.75 0 0 1 0.25 0.75 0.5 1 1 1 1 0.5 0.5 8.25 阿里码码 1 0.25 0 1 0.5 1 0.25 0.5 0 1 1 1 1 8.5 爸爸说的都队 1 0.25 0.75…

第四次团队作业成绩公布 题目 团队作业4: http://www.cnblogs.com/happyzm/p/6722264.html 团队成绩 成绩公示如下: 检查项 会议内容 代码签入 心得体会或其他记录 燃尽图 会议照片 评论区反馈 基本分总计 组别 开发日期/分值 2 2 2 1 1 2 10 sns 2017.04.22 1.5 1 1 1 1 0 5.5 sns 2017.04.23 1.5 1 1 1 1 1 6.5 sns 2017.04.24 1.5 1 1 1 1 1 6.5…

第五次团队作业成绩公布 题目 团队作业5: http://www.cnblogs.com/happyzm/p/6788792.html 团队成绩 成绩公示如下: 检查项 测试报告 Alpha版本发布说明 总分 场景测试 Bug描述 如何使用软件 用户需求目标 功能组合 测试矩阵 出口条件 新功能 这一版本 运行环境 安装方法 问题和限制 发布方式及地址 附加分(图文并茂,排版赏心悦目,有互动等) 分值 1 0.5 0.5 1 1 1 0.5 0.5 0.5 1 1.5 1 1 11 sns 0.…

题目 团队作业6: http://www.cnblogs.com/happyzm/p/6791211.html 团队成绩 团队成员简介 项目地址 项目目标,包括典型用户.功能描述.预期用户数量 如何满足用户需求 Alpha阶段已完成目标 团队如何分工 团队有什么教训 团队如何进行项目管理的 如何平衡时间.质量.资源 团队实际进展 发布的功能 燃尽图反映如何反映项目状态 Beta阶段有何改进 评论区互动 合计 分值 1 0.5 1.5 1 0.5 1 1 1 1.5 1 0.5 1 1 1 14.…

题目 团队作业7: http://www.cnblogs.com/happyzm/p/6827853.html 团队成绩 评分项目 变更管理 设计/实现 测试/发布 团队的角色,管理,合作 总结 全组讨论的照片 博客互动 总分 分数 1 1 1 1 1.5 0.5 1 1 11 sns 0.75 0.75 0.75 0.75 1 0.5 0.75 0 5.25 阿里码码 0.75 1 1 0.75 1 0.5 0 1 6 爸爸说的都队 0.75 1 1 1 1.5 0.5 1 1 7.75 天霸…

题目 团队作业8: http://www.cnblogs.com/happyzm/p/6856179.html 团队作业8-1 beta冲刺计划 团队 新加入的成员,担当的角色,技术特点 下一阶段需要改进完善的功能,为什么这样改进,之前的功能有什么bug 下一阶段新增的功能,功能是什么,打算使用什么方法,如何实现 需要改进的团队分工,为什么这样改进 需要改进的工具流程 冲刺的时间计划安排 合计 分值 1 2 2 2 1 2 10 sns 1 1 2 2 0 2 8 阿里码码 1 2 2 2 0…

题目 团队作业9--测试与发布(Beta版本)(http://www.cnblogs.com/happyzm/p/6917253.html) 团队作业9-1 测试与发布成绩 分值 1 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 1 1 0.5 1 1 0.5 0.5 10 BUG YH XQ GN XN YL MATRIX EXIT XGN QX YQ AZ WT DZ SP sns 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 1 1 0.…

题目 个人作业3--个人总结(Aplha阶段) 成绩公示 评分项 alpha过程的总结 5个问题 自我评价表 评论区互动 总分 分值 4 2.5 2.5 1 10 201221123032 1 1 2 0 4 201421123032 2 1.5 2 1 6.5 201421123033 3 2 2 0 7 201421123034 3 2 2 1 8 201421123035 3 2 2 1 8 201421123036 4 2 2 1 9 201421123037 2.5 2 2 1 7.5…

1. 给出结对成员的学号及姓名. 结对成员 031502506 陈龙江 031502529 王国超 click 2.首页给出项目的Github链接. github:传送门 3. 贴出你们生成的一组最"好"的数据(这里的数据特指 input_data.txt,数据给出对应链接即可),并详细说明"数据生成"程序的原理以及你们所考虑的因素.** 数据:input_data.txt A: 你说input_data怎么生成啊? B: 不懂啊,随便吧. A: 了解. 原理:基于…

一.目的 运用Go语言中的goroutine和通道实现一个简单的一个服务器端对多个客户端的在线聊天 软件环境:Goland,Go1.9 代码仓库链接 二.设计思路 与一对一的设计思路类似,就是加了个线程的操作. 1,服务器端声明一个map,并打开监听端口: 2,客户端打开监听端口,同时连入服务器端: 3,在客户端上给自己起一个昵称,并输出,同时启动一个线程: 4,服务器端接收一个昵称,并存入map: 5,声明一个空的字符串,并写入要群发的消息: 6,服务器端解析发送的消息(msg_str[0]的…

一.目的 使用Go语言实现一个服务器端与客户端的聊天室. 软件:Goland,Go1.9 代码仓库地址 二.思路 1,首先启动服务器端,使用listen_socket函数监听IP地址上的客户端连接: 2,启动客户端,并向服务器端发送数据,发送结束后端口阻塞,等待服务器端的消息: 3,服务器端接收到由客户端发送来的消息: 4,服务器端向客户端发送数据,发送结束后: 5,客户端接收到由服务器端发送来的消息,发送结束后端口阻塞,等待客户端的消息: 6,重复步骤2-5: 7,如果服务器端接收到由客户端发…

姊妹篇: 深入浅出KNN算法(一) 原理介绍 上次介绍了KNN的基本原理,以及KNN的几个窍门,这次就来用sklearn实践一下KNN算法. 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类,我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数,那么这节就先介绍这些内容吧. def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, weights='uniform', algorithm = '', leaf_size = '30', p =…

简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一,从某种意义上来说,在学习函数的时候已经开始接触线性回归了,只不过那时候并没有涉及到误差项.线性回归的思想其实就是解一组方程,得到回归函数,不过在出现误差项之后,方程的解法就存在了改变,一般使用最小二乘法进行计算. 使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归 sklearn对Data Mining的各类算法已经有了较好的封装,基本可以使用fit.predict.score来训练.评价模型,并使用模型进…

# import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的…

sklearn中实现随机梯度下降法 随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式,在sklearn中主要用于多元线性回归算法中,是一种比较高效的最优化方法,其中的梯度下降系数(即学习率eta)随着遍历过程的进行在不断地减小.另外,在运用随机梯度下降法之前需要利用sklearn的StandardScaler将数据进行标准化. #sklearn中实现随机梯度下降多元线性回归 #1-1导入相应的数据模块import numpy as npimport matplotlib.…

Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 目录 Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 线性回归 1.2 优化模型 1.3 损失函数&目标函数 1.4 最小二乘法 0x02 示例代码 0x03 整体概述 0x04 基础功能 4.1 损失函数 4.1.1 导数和偏导数 4.1.2 方向导数 4.1.3 Hessian矩阵 4.1.4 平方损失函数 in Alink 4.2 目标函数 4.2.1 梯度 4.2.2 梯度下降法 4.2.…

Alink漫谈(十一) :线性回归 之 L-BFGS优化 目录 Alink漫谈(十一) :线性回归 之 L-BFGS优化 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 优化基本思路 1.2 各类优化方法 0x02 基本概念 2.1 泰勒展开 如何通俗推理? 2.2 牛顿法 2.2.1 泰勒一阶展开 2.2.2 泰勒二阶展开 2.2.3 高维空间 2.2.4 牛顿法基本流程 2.2.5 问题点及解决 2.3 拟牛顿法 2.4 L-BFGS算法 0x03 优化模型 -- L-BFGS算法 3.1 如何分布…