python基础.numpy使用.io读取数据集.数据处理转换与简单分析.读取UCI iris数据集中鸢尾花的萼片.花瓣长度数据,进行数据清理,去重,排序,并求出和.累积和.均值.标准差.方差.最大值.最小值.

官方文档中的一个Demo: >>> import json >>> class ComplexEncoder(json.JSONEncoder): ... def default(self, obj): ... if isinstance(obj, complex): ... return [obj.real, obj.imag] ... return json.JSONEncoder.default(self, obj) ... >>> dumps(

R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例 1.观察数据集 head(iris) Sampling)以iris数据集为例">  选取数据集中前6个数据,我们可以看出iris数据集一共有5个字段. dim(iris) Sampling)以iris数据集为例">  iris数据集一共有150条数据,5个字段 summary(iris) Sampling)以iris数据集为例">  观察各个变量的内容,可以看出前四个变量(Se

SVM全称是Support Vector Machine,即支持向量机,是一种监督式学习算法.它主要应用于分类问题,通过改进代码也可以用作回归.所谓支持向量就是距离分隔面最近的向量.支持向量机就是要确保这些支持向量距离超平面尽可能的远以保证模型具有相当的泛化能力. 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机:当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性分类器,即线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧,将低维度的非线性问题转化为高

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.谁和我隔得近,我就跟谁是一类,有点中国古语说的近墨者黑近朱者赤意思.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类

我们今天又来讲讲报表开发的事,上周开的这个系列入门文章也三四天了,浏览量不佳小编甚是悲伤啊,希望大家多多支持我! 一.问题描述 在实际应用中,可能需要根据表名动态地改变数据源,比如在程序数据集中,通过传进的表名参数,到数据库取出对应的表作为数据源.因为FineReport是通过AbstractTableData抽象类来读取数据源的,而上述所有的数据来源都继承实现其抽象方法 ,因此用户只要实现了AbstractTableData抽象类,也就可以用自定义类型的数据源了(程序数据集),FineRepo

前言 本篇我会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习. 我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法--Decision Tree(决策树)和kNN(邻近算法),随后我也会尝试自己实现kNN算法.目前为止,我还是在机器学习的入门阶段,文章中暂不详细解释算法原理,如果想了解细节信息可自行搜索. 代码分解 读取数据集 scikit-learn中预制了很多经典数据集,非常方便我们自己练习用.使用方式也很容易: # 引入datasets from skle

简化版代码 from sklearn import datasets import numpy as np #获取data和类标 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:,[2,3]] y = iris.target #测试样本和训练样本三七分 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,

本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍. 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概览 3. 特征工程 4. 构建模型 正文 1. 项目背景 鸢尾属(拉丁学名:Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值很高. 鸢尾属约300种, Iris数据集中包含了其中的三种: 山鸢尾(Setosa),  杂色鸢尾(Versicolour), 维吉尼亚

代码多来自<Introduction to Machine Learning with Python>. 该文集主要是自己的一个阅读笔记以及一些小思考,小总结. 前言 在开始进行模型训练之前,非常有必要了解准备的数据:数据的特征,数据和目标结果之间的关系是什么?而且这可能是机器学习过程中最重要的部分. 在开始使用机器学习实际应用时,有必要先回答下面几个问题: 解决的问题是什么?现在收集的数据能够解决目前的问题吗? 该问题可以转换成机器学习问题吗?如果可以,具体属于哪一类?监督 or 非监督 从

前一天,我们基于sklearn科学库实现了ID3的决策树程序,本文将基于python自带库实现ID3决策树算法. 一.代码涉及基本知识 1. 为了绘图方便,引入了一个第三方treePlotter模块进行图形绘制.该模块使用方法简单,调用模块createPlot接口,传入一个树型结构对象,即可绘制出相应图像. 2.  在python中,如何定义一个树型结构对象 可以使用了python自带的字典数据类型来定义一个树型对象.例如下面代码,我们定义一个根节点和两个左右子节点: rootNode = {'

arcgis python脚本工具实例教程-栅格范围提取至多边形要素类 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855_4328,xiexiaokui#qq.com 功能:提取栅格数据的范围,保存至多边形要素类,从而对范围进一步处理. 关键词:arcpy, 栅格,矢量,矢量化,栅格转矢量,范围提取,范围统计 特点: 1. 速度快 2. 稳定性高 3. 可以集成到任意脚本.工具和模型中 工具开发目的:系统自带工具存在速度慢.容易崩溃等缺点.例如,处理本案例所示数据,一直出错,不可调和.  

''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' #Tensorflow的另外一个高层封装TFLearn(集成在tf.contrib.learn里)对训练Tensorflow模型进行了一些封装 #使其更便于使用. #使用TFLearn实现分类问题 #为了方便数据处理,本程序使用了sklearn工具包, #更多信息可以参考http://scikit-learn.org from sklearn import model_selection from sk

ubuntu14.04 python自带版本升级 sudo add-apt-repository ppa:fkrull/deadsnakes-python2. sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

iris以鸢尾花的特征作为数据来源,数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性,是在数据挖掘.数据分类中非常常用的测试集.训练集. 链接地址

paip.性能跟踪profile原理与架构与本质-- python扫带java php ##背景 弄个个输入法音标转换atiEnPH工具,老是python性能不的上K,7k记录浏览过k要30分钟了. ##目标  分析一个程序的性能,最终都归结为回答4个基本的问题:     程序运行速度有多快?     运行速度瓶颈在哪儿?     程序使用了多少内存?     内存泄露发生在哪里?     谁引用着泄漏的对象?               作者 老哇的爪子 Attilax 艾龙,  EMAIL:

什么是IDE? Integrated Development Environment(集成开发环境) 打个不恰当的比方,如果说写代码是制作一件工艺品,那IDE就是机床.再打个不恰当的比方,PS就是图片的IDE,Word就是doc文档的IDE,PowerPoint就是ppt文件的IDE.python也有自己的IDE,而且还有很多. python自带了一款IDE,叫做IDLE.先说Windows,Windows上安装了之后,可以在"开始菜单"->"程序"->

测试开发Python培训:抓取新浪微博评论提取目标数据-技术篇   在前面我分享了几个新浪微博的自动化脚本的实现,下面我们继续实现新的需求,功能需求如下: 1,登陆微博 2,抓取评论页内容3,用正则表达式过滤出用户名,评论时间和评论内容4,内容存入数据库5,统计评论次数 # -*- coding: utf-8 -*- import requests import base64 import re import urllib import rsa import json import binasc

今天发现一个很有意思的功能,python自带了所有库的文档查看器,配置如下: 配置pydoc服务,cmd中输入如下代码: python –m pydoc –p 1234 回车后 ,使用过程中,该窗口不要关闭. 然后,在浏览器中输入网址:http://localhost:1234/ ,打开python自带的及集成的第三方库的api. 界面类似如下: 此工具对于察看第三方库的帮助文档非常方便

python自带的web服务器 python自带的包可以建立简单的web服务器 BaseHTTPServer 提供基本的web服务和处理类 SimpleHTTPServer 包含执行get请求的SimpleHTTPRequestHandler类 CGIHTTPServer 包含处理POST请求和执行的CGIHTTPRequestHandler类 执行语句:python -m CGIHTTPServer 8081