机器学习 最重要的东西就是算法   这里面的水很深  所以呢我就简单的整理了一下 基础的操作     #导入numpy库 as别名 为了怕重名 import numpy as np # 打印版本号 print(np.version.version) #声明一个numpy数组 ,一维数组 nlist = np.array([1,2,3]) print(nlist) #ndim方法用来查看数组维度 print(nlist.ndim) # 声明一个二维数组 nlist_2 = np.array([[1…

一般来说,控制器的设计,分为控制框架的选取,跟参数的优化.自适应控制.预测控制.模糊控制等,跟PID一样,是控制算法(我习惯称为控制框架). 而粒子群.遗传算法(类似的还有蚁群算法.神经网络,还有机器学习.人工智能中的很多方法)是优化方法,本来跟控制没关系,只不过有时被拿来参数优化,本来就不是为控制器设计而发明的,只不过是在确定了控制框架之后,控制器的设计问题,转为一个优化问题.于是就用优化算法来解,问题是物理意义不明确,很难调出好效果,很多时候只是组合组合发论文,即使能用,也对模型的精度,以及…

作者:黄永刚 Practical machine learning tricks from the KDD 2011 best industry paper 原文链接:http://blog.david-andrzejewski.com/machine-learning/practical-machine-learning-tricks-from-the-kdd-2011-best-industry-paper/ 研究机器学习的论文通常倾向于提出一种新理论或算法,对于问题背景.数据表示.特征工程…

0 Numpy简单介绍 Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数.如果接触过matlab.scilab,那么numpy很好入手. NumPy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素.调用mat()函数可以将数组转化为矩阵,输入命令如下: np.mat(np.random.rand(…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第25篇文章,我们一起来聊聊AdaBoost. 我们目前为止已经学过了好几个模型,光决策树的生成算法就有三种.但是我们每次进行分类的时候,每次都是采用一个模型进行训练和预测.我们日常在做一个决策的时候,往往会咨询好几个人,综合采纳他们的意见.那么有没有可能把这个思路照搬到机器学习领域当中,创建多个模型来综合得出结果呢? 这当然是可以的,这样的思路就叫做集成方法(ensemble method). 集成方法 集成方法本…

首先用数据说话,看看资料大小,达到675G 承诺:真实资料.不加密,获取资料请加QQ:122317653 包含内容:1.python基础+进阶+应用项目实战 2.神经网络算法+python应用 3.人工智能算法+python应用 4.机器学习算法+python应用 在python全套教程中包括黑马程序员2017年12月python视频 内容包括: linux知识.python基础编程.python高级编程.前端.数据库.数据结构.shell和运维等 见图:…

Numpy安装(要先安装好python,见<windows下的python环境搭建(python2和python3不兼容,python2用的多)>) Numpy是Python的一个科学计算的库 主要提供矩阵运算的功能,而矩阵运算在机器学习领域应用非常广泛 Numpy(科学计算库)一般与Scipy(工程与科学库/数值计算库).matplotlib(2D绘图库)一起使用.注意:安装Anaconda,就可以不用安装第三方库了,他集成了很多库!!! Scrapy:web爬虫框架 虽然python中的l…

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一.numpy的简介 numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生. Numpy中包含了大量的矩阵运算,所以读者最好具有一点儿线性代数的基础. 二.numpy基本使用 1. 导…

三.numpy系列 1.np.maximum:(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大者: 最少接收两个参数 h=[[-2,2,10],[-5,-9,20]] hh=np.maximum(h, 1) hh=[[1,2,10],[1,1,20]] 2.np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False)        求序列的最值        最少接收一个参数        axis:默认为列向(也即 axis=0),axis = 1…