1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小: 而我们希望这样的f(x)能够具有很好的逻辑判断性质,最好是能够直接表达具有特征x的样本被分到某类的概率.比如f(x)>0.5的时候能够表示x被分为正类,f(x)<0.5表示分为反类.而且我们希望f(x)总在[0, 1]之间.有这样的函数吗? sigmoid函数就出现了.这个函数的定义如下: 先直观的了解一下,sigmoid函数的图像如下所示(来自ht

Python计算斗牛游戏的概率 过年回家,都会约上亲朋好友聚聚会,会上经常会打麻将,斗地主,斗牛.在这些游戏中,斗牛是最受欢迎的,因为可以很多人一起玩,而且没有技术含量,都是看运气(专业术语是概率). 斗牛的玩法是: 把牌中的JQK都拿出来 每个人发5张牌 如果5张牌中任意三张加在一起是10的 倍数,就是有牛.剩下两张牌的和的10的余数就是牛数. 牌的大小: 4条 > 3条 > 牛十 > 牛九 > -- > 牛一 >没有牛 而这些牌出现的概率是有多少呢? 由于只有四十张

python开发的学生管理系统(基础版) #定义一个函数,显示可以使用的功能列表给用户 def showInfo(): print("-"*30) print(" 学生管理系统 ") print(" 1.添加学生的信息") print(" 2.删除学生的信息") print(" 3.修改学生的信息") print(" 4.查询学生的信息") print(" 5.遍历所有学生的信

https://github.com/logpy/logpy https://pypi.org/project/kanren/ https://www.yiibai.com/ai_with_python/ai_with_python_logic_programming.html kanren python逻辑编程 示例: KANEN是关系的表达式和满足他们的价值的搜索.下列代码就是逻辑编程的"Hello, world!" ,最简单的示例.他请求一个数 x,如x ==5 >>

在if分支判断语句里的条件判断语句不一定就是一个表达式,可以是多个(布尔)表达式的组合关系运算,这里如何使用更多的关系表达式构建出一个比较复杂的条件判断呢?这里需要再了解一下逻辑运算的基础知识.逻辑关系运算有以下几种运算符. 下面是逻辑与实例,通过例子我们了解一下and.or等逻辑运算操作机制. def if_check(): global x x = 79 print(" in if_check x = ", x) if x >= 60 and x < 70: print

在if分支判断语句里的条件判断语句不一定就是一个表达式,可以是多个(布尔)表达式的组合关系运算,这里如何使用更多的关系表达式构建出一个比较复杂的条件判断呢?这里需要再了解一下逻辑运算的基础知识.逻辑关系运算有以下几种运算符. 下面是逻辑与实例,通过例子我们了解一下and.or等逻辑运算操作机制. def if_check(): global x x = 79 print(" in if_check x = ", x) if x >= 60 and x < 70: print

物理行是你在编写程序时所看见的. 逻辑行是Python看见的单个语句.Python假定每个物理行对应一个逻辑行 . 默认地,Python希望每行都只使用一个语句,这样使得代码更加易读. 如果你想要在一个物理行中使用多于一个逻辑行,那么你需要使用分号(;)来特别地标明这种用法.分号表示一个逻辑行/语句的结束. 例如: i = 5 print i 与下面这个相同: i = 5; print i; 同样也可以写成: i = 5; print i; 甚至可以写成: i = 5; print i 然而,我

#-*- coding: utf-8 -*- #逻辑回归 自动建模 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR #参数初始化 filename = '../data/bankloan.xls' data = pd

以前用C++和Java写过学生管理系统,也想用Python试试,果然“人生苦短,我用Python”.用Python写的更加简洁,实现雏形也就不到100行代码. 下面上代码 #!/usr/bin/python3 # coding=utf-8 # 实现switch-case语句 class switch(object): def __init__(self, value): self.value = value self.fall = False def __iter__(self): ""

写一个录入学生作业情况的一个程序 1.查看学生作业情况 2.录入学生作业情况 3.可以让输入3次,需要为空的情况 homeworks = { ‘张流量’: {‘2018.3.22’:”未交”,’2018.3.23’:’wei交’}, ‘田雨’:{‘2018.3.22’:”未交”,’2018.3.23’:’wei交’} } ================================================================ 中间遇到的问题: 1. 查询学生的作业时,打印

#coding=utf- def showInfo(): print("**************") print(" 学生管理系统") print(" 1.添加学生的信息") print(" 2.删除学生的信息") print(" 3.修改学生的信息") print(" 4.查询学生的信息") print(" 5.遍历所有学生的信息") print("

本篇只列举会问到的技术问题.其他的问题会在另一篇文章多年职场老狗的面试经验提到. 1. TCP三次握手和四次挥手的过程 2.HTTP协议的状态码 3.讲一下自己用过的设计模式 4.python的多线程,多进程,什么是携程? 扩展:都在什么情况下使用? 什么是GIL? 5.都用过什么数据库,缓存? 扩展:讲一下B+树. 都了解什么数据库引擎? 缓存都用过什么? redis都有什么数据类型? redis的hash实现原理? redis的缓存穿透,缓存雪崩的问题怎么解决? 6.都用过什么框架? 扩展:

题目要求: 根据业务需求,现要对慕课学院(1)班的所有学员进行选修课程分配,使得每一名学生都可以选修到一门课程.具体要求如下: 1.自定义学生信息.课程信息.教师信息三者的具体描述 2.自定义example.py和file_exe.py模块,分别用以定义(1)中的描述信息和作为启动文件 3.启动文件中主要包含5个方法,包括星号(“*”)分割线设置.初始化课程信息并装载入列表返回.初始化教师信息并装载入列表返回.遍历课程对象并绑定教师至课程对象的对应属性并装载入列表返回.初始化学生信息并装载入列表

以下是我们学校对于期末考试成绩临时查询的一个网站 我突发奇想,可不可以通过爬虫的方式批量获取成绩信息 于是说干就干 首先观察网页的请求 通过查看,我们可以很明显看到网站查询是通过对https://wxzx.cqyti.com/wxProject/ScoreQuery.do进行post请求而来的,令人惊讶的是网页上要填写的姓名和辅导员根本没有post上去 这大大降低了我们爬取数据的难度!!! 我们可以看到,只post了三个数据 分别是 所以我们只需要通过循环生成xh所对应的学号 在带上固定的“ye

1 # *****************************列表操作***************************** 2 # names = ["Lihua","Rain","Jack","Xiuxiu","Peiqi","Black"] 3 # names.append('Blue') 4 # names[3]='修修' 5 # names.insert(2,[&quo

#coding:utf-8 2 info = []#全局变量 3 def info_print(): 4 print("请选择功能:") 5 print("1:添加学员") 6 print("2:删除学员") 7 print("3:修改学员") 8 print("4:查询学员") 9 print("5:显示学员") 10 print("6:退出系统") 11 #添加学

from pandas import read_csv import numpy as np from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle #导入cPickle包并且取一个别名pickle #持久化类 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import jieba import xlwt import operator#排序用 from sklearn

import os os.chdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop')#os.chdir切换到指定目录 with open('a.txt') as today: count=0 for i in today.read(): if i.isupper(): count+=1 print(count) #11

一. 逻辑回归 1.背景:使用逻辑回归预测学生是否会被大学录取. 2.首先对数据进行可视化,代码如下: pos = find(y==); %找到通过学生的序号向量 neg = find(y==); %找到未通过学生的序号向量 plot(X(pos,),X(pos,),,); %使用+绘制通过学生 hold on; plot(X(neg,),X(neg,),); %使用o绘制未通过学生 % Put some labels hold on; % Labels and Legend xlabel('E

项目和数据介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次作业提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求学员们精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DA

一. 逻辑回归 1.背景:使用逻辑回归预测学生是否会被大学录取. 2.首先对数据进行可视化,代码如下: pos = find(y==); %找到通过学生的序号向量 neg = find(y==); %找到未通过学生的序号向量 plot(X(pos,),X(pos,),,); %使用+绘制通过学生 hold on; plot(X(neg,),X(neg,),); %使用o绘制未通过学生 % Put some labels hold on; % Labels and Legend xlabel('E