sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/51336322(转) # 一 个股与指数的回归

  在做数据预处理的时候,超额收益率是股票行业里的一个专有名词,指大于无风险投资的收益率,在我国无风险投资收益率即是银行定期存款. pycharm + anaconda3.6开发,涉及到的第三方库有pandas,numpy,matplotlib,skllearn. Python代码的基本功能注释里也写了一些.这三部分代码所实现的功能是读取数据,并对数据进行预处理.我已经把最原始的数据整理好放在了excel表格里,并且将第一个月的全部股票的参数放在一个excel里. #6 print('选择模型'

前面的博客有介绍过对连续的变量进行线性回归分析,从而达到对因变量的预测或者解释作用.那么如果因变量是离散变量呢?在做行为预测的时候通常只有"做"与"不做的区别"."0"与"1"的区别,这是我们就要用到logistic分析(逻辑回归分析,非线性模型). 参数解释(对变量的评价) 发生比(odds): ODDS=事件发生概率/事件不发生的概率=P/(1-P) 发生比率(odds ratio):odds ratio=oddsB/od

======================================全文是按照./configure -help来翻译的==========================================Usage:  configure [-h] [-prefix <dir>] [-prefix-install] [-bindir <dir>] [-libdir <dir>]        [-docdir <dir>] [-headerdir &

进行参数的选择是一个重要的步骤.在机器学习当中需要我们手动输入的参数叫做超参数,其余的参数需要依靠数据来进行训练,不需要我们手动设定.进行超参数选择的过程叫做调参. 进行调参应该有一下准备条件: 一个学习器 一个参数空间 一个从参数空间当中寻找参数的方法 一个交叉验证的规则 一个性能评估的策略 下面我介绍几种调参的方法: 1:穷举式的网格搜索 sklearn当中的GridSearchCV实现了这种穷举是的网格搜索,其实这种方法是很简单的.下面是使用交叉验证来进行网格搜索的一个例子: from s

学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法,因为它的运算速度快,准确性高,方便理解,可以处理连续或种类的字段,并且适合高维的数据而被人们喜爱,而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库,也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的,那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢,下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及所包含的参数. classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterio

SVM是Support Vector Machine的缩写,中文叫支持向量机,通过它可以对样本数据进行分类.以股票为例,SVM能根据若干特征样本数据,把待预测的目标结果划分成“涨”和”跌”两种,从而实现预测股票涨跌的效果. 1 通过简单案例了解SVM的分类作用 在Sklearn库里,封装了SVM分类的相关方法,也就是说,我们无需了解其中复杂的算法,即可用它实现基于SVM的分类.通过如下SimpleSVMDemo.py案例,我们来看下通过SVM库实现分类的做法,以及相关方法的调用方式. 1 #!/

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Aug 18 11:08:38 2018 @author: acadsoc""" import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom pyecharts import Bar, Line, Page, Overlapimport stats

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

简单双均线策略(Simple Moving Average) 策略介绍简单双均线策略,通过一短一长(一快一慢)两个回看时间窗口收盘价的简单移动平均绘制两条均线,利用均线的交叉来跟踪价格的趋势.这里说的简单是指在求平均值的时候采用的是算术平均数(就是求和再除以总数),有些更为复杂的求平均值得方法,如加权移动平均,指数加权移动平均等等.我们这个策略只使用最基本的算术平均.移动平均线是股票趋势策略中最常见技术手段.计算方法(以日频率举例)N日移动平均(MA)的计算:MA(N) = 最近N天的收盘价之和

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

"春节假期是难得的读书充电的时间."--来自某boss.假期能写多少算多少,一个是题目中的这本书,另一个是<python核心编程>中的高级部分,再一个是拖着的<算法导论>. ------------------------------------------------------ 一.时间序列研究目的主要有两个:认识产生观测序列的随机机制,即建立数据生成模型:基于序列的历史数据,也许还要考虑其他相关序列或者因素,对序列未来的可能取值给出预测或者预报.通常我们不

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber

https://blog.csdn.net/weixin_43094965/article/details/82226263一.Excel 1.Excel文件三个对象 workbook: 工作簿,一个excel文件包含多个sheet.sheet:工作表,一个workbook有多个,表名识别,如“sheet1”,“sheet2”等.cell: 单元格,存储数据对象 2.excel定义的图 excel定义的图分两级类别描述,第一级分别有九大类,如下所示 area: 面积图bar: 转置直方图colu

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感