这是机器学习系列的第一篇文章. 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势.请千万别期望这个示例能够让你成为股票高手.下面按逐步介绍如何进行实践. 准备数据 本文使用的数据来自www.quandl.com网站.使用Python相应的quandl库就可以通过简单的几行代码获取到我们想要的数据.本文使用的是其中的免费数据.利用下面代码就可以拿到数据: import quandl df = quandl.get('WIKI/GOOGL') 其中WIKI/GOO…

在本节中将通过一个预测房屋价格的实例来讲解利用线性回归预测房屋价格,以及在tensorflow中如何实现 Tensorflow 线性回归预测房价实例 1.1. 准备工作 1.2. 归一化数据 1.3. 用随机的值填充a,b并计算误差,误差采用上文所使用SSE(和方差) 1.4. 计算误差梯度 1.5. 调整参数直到SSE参数最小 1.6. 概念 1.6.1. 简单线性回归 1.6.2. 梯度下降 梯度 步长 1.1. 准备工作 从网上得到的数据可以看到房屋价格与房屋尺寸的一个对比关系,如下图:…

最近翻阅资料,找到 chart.DataManipulator.FinancialFormula()公式的使用,打开另一扇未曾了解的窗,供大家分享一下. 一 DataManipulator类 运行时,执行数据操作.此类是通过chart中DataManipulator属性对外公开的. 在C#中的继承关系如下: System.Object System.Web.UI.DataVisualization.Charting.DataFormula System.Web.UI.DataVisualizat…

一.二元输入特征线性回归 测试数据为:ex1data2.txt ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, Python代码如下: #-*- coding: UTF- -*- import random import numpy as np import mat…

1. 线性表简介 线性表是一种线性结构,它是由零个或多个数据元素构成的有限序列.线性表的特征是在一个序列中,除了头尾元素,每个元素都有且只有一个直接前驱,有且只有一个直接后继,而序列头元素没有直接前驱,序列尾元素没有直接后继. 数据结构中常见的线性结构有数组.单链表.双链表.循环链表等.线性表中的元素为某种相同的抽象数据类型.可以是C语言的内置类型或结构体,也可以是C++自定义类型. 2. 数组 数组在实际的物理内存上也是连续存储的,数组有上界和下界.C语言中定义一个数组: 数组下标是从0开始的…

目前,各组织正在利用数据科学和机器学习来解决各种业务问题.为了创造一个真正的业务影响,如何弥合数据科学管道和业务决策管道之间的差距显得尤为重要. 数据科学管道的结果往往是数据中的预测.模式和洞察(通常没有任何约束的概念),但仅此一项并不足以让股东做出决定.数据科学的输出应该要接入某种商业决策导管:这个导管包含有一些可以模拟商业关键方面的限制和决策变量的改善. 例如,如果您正在运行一个超市链—您的数据科学管道将会预测预期的销售额.然后,您将接受这些输入的数据并创建一个优化的库存方式或销售策略. 在…

内建常用数据类型 分类 数值型 int.float.complex.bool 序列sequence 字符串str.字节序列bytes.bytearray 列表list.元组tuple 键值对 集合set.字典dict 数值型 int.float.complex.bool都是class,1.5.0.2+3j都是对象即实例 int:python3的int就是长整型,且没有大小限制,受限于内存区域的大小 float:由整数部分和小数部分组成.支持十进制和科学计数法表示.C的双精度型实现 complex…

1. 桶排序 1.1 范围为1-M的桶排序 如果有一个数组A,包含N个整数,值从1到M,我们可以得到一种非常快速的排序,桶排序(bucket sort).留置一个数组S,里面含有M个桶,初始化为0.然后遍历数组A,读入Ai时,S[Ai]增一.所有输入被读进后,扫描数组S得出排好序的表.该算法时间花费O(M+N),空间上不能原地排序. 初始化序列S 遍历A修改序列S的项 举个例子,排序一个数组[5,3,6,1,2,7,5,10] 值都在1-10之间,建立10个桶: [0 0 0 0 0 0 0 0…

一.作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1)CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2)每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3)每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项. 用excel打开,繁体字会出现…

一.简单的多元线性回归: data.txt ,230.1,37.8,69.2,22.1 ,44.5,39.3,45.1,10.4 ,17.2,45.9,69.3,9.3 ,151.5,41.3,58.5,18.5 ,180.8,10.8,58.4,12.9 ,,7.2 ,57.5,32.8,23.5,11.8 ,120.2,19.6,11.6,13.2 ,,4.8 ,199.8,2.6,21.2,10.6 ,66.1,5.8,24.2,8.6 ,,,17.4 ,23.8,35.1,65.9,9.…