# encoding: utf-8 from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.preprocessing import Stan…

PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做 今天自己实现PCA,从网上看文章的时候,发现有的文章没有搞清楚把SVD(奇异值分解)实现和EVD(特征值分解)实现,查阅多个文章很容易更糊涂,所以搞懂之后写下这个总结. 先说最关键的点: a. PCA两个主要的实现方式: SVD(奇异值分解), EVD(特征值分解). b. 特征值分解方式需要计算协方差矩阵,分解的是协方差矩阵.  SVD方式不需要计算协方差矩阵,分解的是经过中心化的原数据矩阵 1.特征值分…

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 之前介绍过K 均值算法,它是一种聚类算法.今天介绍EM 算法,它也是聚类算法,但比K 均值算法更加灵活强大. EM 的全称为 Expectation Maximization,中文为期望最大化算法,它是一个不断观察和调整的过程. 1,和面过程 我们先来看一下和面的过程. 通常情况下,如果你事先不知道面与水的比例,和面过程可能是下面这样: 先放入一些面和水. 将面团揉拌均匀. 观察面团的稀稠程度:如果面团比较…

iris.data 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 4.4,2.9,1.4,0.2,…

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前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/203 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 我们在上一篇SKLearn入门与简单应用案例里给大家讲到了SKLearn工具的基本板块与使用方法,在本篇内容中,我们展开讲解SKLearn的进阶与核心内容.SKLearn中有六大任务模块,如下…

一.定义 主成分分析(principal components analysis)是一种无监督的降维算法,一般在应用其他算法前使用,广泛应用于数据预处理中.其在保证损失少量信息的前提下,把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法.这样可达到简化数据结构,提高分信息效率的目的. 通常,把转化生成的综合指标称为主成分,其中每个成分都是原始变量的线性组合,且每个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能. 一般,经主成分分析分析得到的主成分与原始变量之间的关系有: (1)每个主成分都…

  (1)    apply apply函数通过对数组,矩阵,或非空维数值的数据框的“边缘”(margin)即行或列运用函数.返回值为向量,数组或列表.   函数形式 apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中,X:数组(矩阵): MARGIN:函数要作用的下标向量,对于矩阵,1表示行,2表示列,1:2表示行和列: FUN:函数名或函数表达式.     ##例 > m<-matrix(c(1:4,1,4,1:6),ncol=3) > apply(m,1,mean) [1]…

1.Seaborn 在上节中我们学习了matplotlib,这节课我们来看看另一个可视化的模块seaborn,它是基于matplotlib的更高级的开源库,主要用作于数据可视化,解决了matplotlib的两大问题.正如Michael Waskom所说的:Matplotlib试着让简单的事情更加简单,困难的事情变得可能,那么Seaborn就是让困难的东西更加简单. 使用matplotlib最大的问题就是它默认的各种参数,在serborn当中则完全避免了这些问题 # 导入模块 import mat…