这是机器学习系列的第一篇文章. 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势.请千万别期望这个示例能够让你成为股票高手.下面按逐步介绍如何进行实践. 准备数据 本文使用的数据来自www.quandl.com网站.使用Python相应的quandl库就可以通过简单的几行代码获取到我们想要的数据.本文使用的是其中的免费数据.利用下面代码就可以拿到数据: import quandl df = quandl.get('WIKI/GOOGL') 其中WIKI/GOO

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯云AI中心发表于云+社区专栏 AI到底有多火?看看下面这组数据: 腾讯研究院<2017全球人工智能人才白皮书>报告中提到,现全球AI领域人才约30万,而市场对人才的需求在百万量级,每年从各大高校毕业的学生约2万人,远远不能满足市场对人才的需求. 有AI小白可能动心了:是否还能赶上AI这趟车呢? Sure.因为有这款"神器"-- 腾讯智能钛机器学习(TI-ML):降低AI初学者的实践门槛.提升AI专家的工作

Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github

matplotlib 作为机器学习三大剑客之一   ,比热按时无比强大的 matplotlib是绘图库,所以呢我就分享一下简单的绘图方式 #柱状图 #导报 柱状图 import matplotlib.pyplot as plt #设置数据 salary = [9000,10000,5000] group = ['beijing','shanghai','guangzhou'] #填充数据 plt.bar(group,salary) #设置标题 plt.title('salary/group')

OctaveMatlab经常使用绘图知识 之前一段时间在coursera看了Andrew ng的机器学习的课程,感觉还不错,算是入门了.这次打算以该课程的作业为主线,对机器学习基本知识做一下总结.小弟才学疏浅,如有错误,敬请指导. 看几个样例就可以. 'ro'的含义.r表示红色,o表示o形. 能够记住某些经常使用的选项. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGluZ2VybGFubGFu/font/5a6L5L2T/fontsize/400

目录 本实验代码已经传到gitee上,请点击查收! 一.实验目的 二.实验内容与设计思想 实验内容 设计思想 三.实验使用环境 四.实验步骤和调试过程 4.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 4.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 4.2.1 梯度上升算法: 4.2.2 测试算法:使用梯度上升算法找到最佳参数 4.2.3 分析数据:画出决策边界 4.2.4 训练算法:随机梯度上升 4.3 示例1:从疝气病症预测病马的死亡率 4.4 示例2:从打斗数和接吻数预测电影类型(数据自

大家好久不见,实战部分一直托更,很不好意思.本文实验数据与代码来自机器学习实战这本书,倾删. 一:前期代码准备 1.1数据预处理 还是一样,设置两个数组,前两个作为特征值,后一个作为标签.当然这是简单的处理,实际开发中特征值都是让我们自己选的,所以有时候对业务逻辑的理解还是很重要的. 1.2 sigmoid函数设置 1.3固定步长梯度上升算法 这段代码见一面1.4节. Alpha表示步长,maxcycles表示最大的迭代次数,其中weights=ones((n,1))是初始化一个全部为一的n*1

一.作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1)CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2)每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3)每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项. 用excel打开,繁体字会出现

pandas 绘图 import numpy as np import tflearn from tflearn.layers.core import dropout from tflearn.layers.normalization import batch_normalization from tflearn.data_utils import to_categorical from sklearn.model_selection import train_test_split import

线型图: #导包 import matplotlib.pyplot as plt #导入字体库 from matplotlib.font_manager import FontProperties #设置本机字体 font = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf',size=15) #填充数据 # plt.plot(['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03'],[6,2,4]) #绘制方法 # p

安装matplotlib和seaborn https://blog.csdn.net/Jia_jinjin/article/details/80428598 seaborn pairplot:特征两两对比 参数说明: data:数据. g = sns.pairplot(data) hue:根据指定的特征用不同的颜色显示数据,即指定分类标准.g = sns.pairplot(data, hue="label"),即用lable这个属性来使用不同的颜色进行画图 palette:用调色板的颜

# 1创建2个图形区域,一个叫做green,大小是16,8,一个叫做red,大小是10,6 # 2绿色区域画一条绿色的正弦曲线,红色区域化两条线,一条是绿色的正弦曲线,一条是红色的余弦曲线 # 3在green的绿色的正弦曲线上,把sin(π/6)=1/2这个公式参照课件中的标注方式进行标注 # 4坐标轴的刻度分别是x:-π,-π/2,π/2,π y:-1,-0.5,0,0.5,1 # 5坐标轴的交点要求在原点坐标,设置坐标轴,隐去右边线和上边线,将下边线和左边线设置为原点 # 6将图例设置显示并

唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事.表示最近有点懒,可能是快要考试的原因,外加这两天都有笔试和各种面试,让心情变得没那么安静的敲代码,没那么安静的学习算法.搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东,甚至不知道函数式编程是啥:昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习的算法很好的表达出来,真是饱暖思**啊.额,好像用词不当,反正就是人的脑袋除了想着吃肉还要多运动运动,幸好的是每天晚上的瑜伽能够让自己足够沉下心来冷静冷静.回想起当初的各种面试,现在的自己毫无疑问能够很好的表达那

Accord.NET Framework是在AForge.NET项目的基础上封装和进一步开发而来.因为AForge.NET更注重与一些底层和广度,而Accord.NET Framework更注重与机器学习算法以及提供计算机视频.音频.信号处理以及统计应用相关的解决方案.该项目使用C#语言编写,项目主页:http://accord-framework.net/ 说明:该文章只是一个基本介绍,主要内容是翻译的官方文档和介绍,部分英文表述个人能力有限,不太熟悉,所以直接照搬原文,有比较确切的知道中文名

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)

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近期学习机器学习,找到一本不错的教材<机器学习实战>.特此做这份学习笔记,以供日后翻阅. 机器学习算法分为有监督学习和无监督学习.这本书前两部分介绍的是有监督学习,第三部分介绍的是无监督学习(也称聚类).有监督学习有两种功能,一种是分类(本书第一部分介绍),一种是回归预测(本书第二部分介绍).这样就对这本书的思路有了一个总体把握.本书涉及算法包括:k-近邻算法(KNN).决策树.朴素贝叶斯.Logistic回归.支持向量机(SVM).AdaBoost算法.k-均值聚类算法(k-means).A

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科