python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(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 理解什么是线性回归 线性回归也被称为最小二乘法回归(Linear Regression, also called Ordinary Least-Squar

本篇文章简单介绍了如何在树莓派上配置土壤湿度传感器以读取土壤湿度(以百分比的形式出现)及代码实现. 主要包含有以下4个模块: 一.土壤湿度传感器常见类型及介绍 二.实验所需设备 三.设备连线方式与代码实现 四.常见问题及注意事项 一.土壤湿度传感器常见类型及介绍 土壤湿度传感器,又名土壤水分传感器.土壤墒情传感器.土壤含水量传感器等.顾名思义,主要用来测量土壤相对含水量,做土壤墒情监测.在智能农业,农业灌溉和林业防护等领域极广.该传感器价格低廉,如果想在家制作一个简易的智能自动化作物灌溉系统,有

最近由于自己的课题需要,想要用在树莓派上使用DHT11温湿度传感器来读取空气中温湿度,遇到了几个问题,解决之后也对之前的知识进行了回顾,总结,特整理如下,希望能给也在学习树莓派的小伙伴们带来一些帮助.总的来说操作很简单,但很容易出现细节方面的问题,我也把我遇到的问题进行了简单整理,如果有其他问题可以直接在评论区提出,我看到了就会回答.文章有什么用词不当或表述不清的问题(由于研究生在海外读,所以用英语较多,很多硬件的术语可能并不专业,抱歉啦~),期待大家在评论区为我批评指正.本篇文章纯手打,如需转

线性回归及sgd/bgd的介绍: 监督学习--随机梯度下降算法(sgd)和批梯度下降算法(bgd) 训练数据形式:          (第一列代表x1,第二列代表 x2,第三列代表 数据标签 用 0/1表示) 训练函数形式:            y = sigmod(w0+w1*x1+w2*x2) 通过训练函数就能够得到参数列向量θ([θ0,θ1,-θn]^T),当输入样本列向量x([x0,x1,-,xn]),那么我们对样本x分类就可以通过上述公式计算出一个概率,如果这个概率大于0.5,我们就

from sklearn.metrics import precision_score,recall_score print (precision_score(y_true, y_scores,average='micro')) average:string,[None,'binary'(默认),'micro','macro','samples','weighted'] 该参数对于多类/多标签目标是必需的.如果None,返回每个班级的分数.否则,这将确定对数据执行的平均类型: 'binary':

本代码参考自:https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E4%B8%80%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92 首先,线性回归公式:y = X*W +b 其中X是m行n列的数据集,m代表样本的个数,n代表每个样本的数据维度.则W是n行1列的数据,b是m行1列的数据,y也是. 损失函数采用MSE,采用梯度下降法进行训练 1 .加载数据集并进行读取 def load_csvdata(filename,s

贝叶斯是搞概率论的.学术圈上有个贝叶斯学派.看起来吊吊的.关于贝叶斯是个啥网上有很多资料.想必读者基本都明了.我这里只简单概括下:贝叶斯分类其实就是基于先验概率的基础上的一种分类法,核心公式就是条件概率.举个俗气的例子,通过我们的以往观察,鲤鱼中尾巴是红色的占比达90%,鲫鱼中尾巴是红色的占比只有1%不到,那么新来了一条小鱼,他是鲤鱼还是鲫鱼呢?我看一下他的尾巴,发现是红色,根据过去的先验概率经验,它是鲤鱼的概率比较大,我认为它是鲤鱼. 这当时是个最简单的例子,实践中的问题就复杂了.比如说特征不

输入一颗二叉树,判断这棵树是否为二叉平衡树.首先来看一下二叉平衡树的概念:它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树.因此判断一颗二叉平衡树的关键在于求出左右子树的高度差,而二叉树的高度又是怎么定义的呢?二叉树的高度指的是从根节点到叶子节点所有路径上包含节点个数的最大值.所以我们可以得出,父亲节点的高度与左右子树高度的关系为:父亲节点的高度=max(左子树高度,右子树高度)+1,同时我们知道,叶子节点的高度值为1(或则0,这里定义1或者0对判断结

一.括号判定 前一篇文章我们介绍了栈的简单应用中,关于括号的判定,但那只是一种括号的判定,下面我们来介绍多种括号混合使用时,如何判断括号左右一一对应. 比如“{}{(}(][”这种情况,需要对一种括号判定的代码进行修改. from stack import Stack //引入栈 def parChecker(symbolString): s=Stack() balanced = True index = 0 while index < len(symbolString) and balance

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk

import numpy as np def computer_error_for_give_point(w, b, points): # 计算出 观测值与计算值 之间的误差, 并累加,最后返回 平均误差 loss = 0 for i in range(len(points)): x = points[i, 0] y = points[i, 1] loss += ((w * x + b ) - y) ** 2 return loss/float(len(points)) # 下面函数只求导一次更

本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解,第二部分是对二分类模型的代码讲解,其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样:在最后我们将训练好的模型保存下来,再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类(在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型,或者让保存下来的模型去处理自己的数据).第三部分是多分类模型,多分类的过程和二分类很相似,只是在代码中有些地方需要做出调整. 第二部分是本文的重点. 一:one-hot编码 通过第一篇文章我们知道,对于使用keras来进行深度学习网络的搭建,

iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

本文目录: 1. sigmoid function (logistic function) 2. 逻辑回归二分类模型 3. 神经网络做二分类问题 4. python实现神经网络做二分类问题 1. sigmoid unit  对于一个输入样本$X(x_1,x_2, ..., x_n)$,sigmoid单元先计算$x_1,x_2, ..., x_n$的线性组合: $z = {{\bf{w}}^T}{\bf{x}} = {w_1}{x_1} + {w_2}{x_2} + ... + {w_n}{x_n

一.需要准备的事情 1.当然是自己的Python代码包了: 2.注册PyPI的一个账号. 二.详细介绍 1.代码包的结构: application \application __init__.py myapplication.py ...... \docs README.txt setup.py 2.说明 setup.py是不可缺少的,定义了代码包的详细信息,我们也是通过该模块进行打包,上传等操作. docs是项目文档,可以通过sphinx生成.可在setup模块中通过参数实现,long_des

我觉得把课本上的案例先自己抄一遍,然后将书看一遍.最后再写一篇博客记录自己所学过程的感悟.虽然与课本有很多相似之处.但自己写一遍感悟会更深 电影评论分类(二分类问题) 本节使用的是IMDB数据集,使用Jupyter作为编译器.这是我刚开始使用Jupyter,不得不说它的自动补全真的不咋地(以前一直用pyCharm)但是看在能够分块运行代码的份上,忍了.用pyCharm敲代码确实很爽,但是调试不好调试(可能我没怎么用心学),而且如果你完全不懂代码含义的话,就算你运行成功也不知道其中的含义,代码有点

在GitHub上发现了一个比较有意思的项目,只需要一行Python代码就可以快捷方便生成普通二维码.艺术二维码(黑白/彩色)和动态GIF二维码. GitHub网站参见:https://github.com/sylnsfar/qrcode 用法比较简单,直接通过pip安装即可. pip3 install myqr 安装过程如下所示: 安装完成后,就可以基于命令指令生成想要的二维码了,myqr模块参数说明如下: 主要参数翻译如下: -v :定义二维码的大小,范围为 1 ~ 40,默认大小取决于输入的

如果是开源的Python代码,为了能够让大家更方便的使用,放到PyPI上也许是个非常不错的主意(PyPI:Python Package Index).刚开始我以为要将代码打包放到PyPI上是一件非常复杂繁琐的事情,不过看过<Dive Into Python 3>的PACKAGING PYTHON LIBRARIES介绍(CHAPTER 16),并自己动手操作了一下,发现打包发布这个事情并没有想象中的那么有难度.为了方便其他朋友阅读的方便,就尝试写了这个博文,来记录下如何将自己写的Python代

一.外观模式定义 为子系统中的一组接口提供一个一致的界面,使得此子系统更加容易使用. 二.书中python代码实现 class AModuleApi: def testA(self): pass class AModuleImpl(AModuleApi): def testA(self): print "Now Call testA in AModule!" class BModuleApi: def testB(self): pass class BModuleImpl(BModul

KNN分类算法(先验数据中就有类别之分,未知的数据会被归类为之前类别中的某一类!) 1.KNN介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法. 机器学习,算法本身不是最难的,最难的是: 1.数学建模:把业务中的特性抽象成向量的过程: 2.选取适合模型的数据样本. 这两个事都不是简单的事.算法反而是比较简单的事. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度. 2.算法图示 ◊ 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后根据多数类来决定新数据类