本代码参考自:https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/LogisticRegression/LogisticRegression.py 1. 读取数据集 def load_data(filename,dataType): return np.loadtxt(filename,delimiter=",",dtype = dataType) def read_data(): data = load_da

先收藏............ 本文为笔者在学习周志华老师的机器学习教材后,写的课后习题的的编程题.之前放在答案的博文中,现在重新进行整理,将需要实现代码的部分单独拿出来,慢慢积累.希望能写一个机器学习算法实现的系列. 本文主要包括: 1.logistics回归 2.python库: numpy matplotlib pandas 使用的数据集:机器学习教材上的西瓜数据集3.0α Idx density ratio_sugar label 1 0.697 0.46 1 2 0.774 0.376

============================================================== Popular generalized linear models 将不同类型的数据做数值转换,转换为线性模型. 连续型变量且正态分布选择 离散型变量且二项分布选择logistics 计数变量且负二项分布选择自然对数 負二項分布是統計學上一種描述在一系列独立同分布的伯努利试验中,失败次数到达指定次数(记为r)时成功次数的離散概率分布. 比如,如果我们定义掷骰子随机变量x值

警告:本文为小白入门学习笔记 网上下载的数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1NwSXJOCzgihPFZfw3NfnfA 密码: jmwz 不知道这个数据集干什么用的,根据直观分析应该属于分类问题,有两个变量X1和X2,Y取值非零即一,用MATLAB分析发现第二列对Y的影响较为明显 大致以8为分界线,8右边Y值为0,8左边Y为1. 首先假设舍去属性X1,设数据集为(X2,Y).然后分别用线性回归(Liner regression)和逻辑回归(logistics regr

警告:本文为小白入门学习笔记 由于之前写过详细的过程,所以接下来就简单描述,主要写实现中遇到的问题. 数据集是关于80人两门成绩来区分能否入学: 数据集: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html 假设函数(hypothesis function):   ----------------------------------

Logistics回归:实战,有两个特征X0,X1.100个样本,进行Logistics回归 1.导入数据 def load_data_set(): """ 加载数据集 :return:返回两个数组,普通数组 data_arr -- 原始数据的特征 label_arr -- 原始数据的标签,也就是每条样本对应的类别 """ data_arr=[] label_arr=[] f=open('TestSet.txt','r') for line in

文章来源:python Docker 查看私有仓库镜像 pip 安装: # 首先安装epel扩展源: yum -y install epel-release # 更新完成之后,就可安装pip: yum -y install python-pip # 安装完成之后清除cache: yum clean all request模块安装: pip install request get.py 脚本: #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf- -*- import re

目录 1. 对数几率回归 1.1 求解 ω 和 b 2. 对数几率回归进行垃圾邮件分类 2.1 垃圾邮件分类 2.2 模型评估 混淆举证 精度 交叉验证精度 准确率召回率 F1 度量 ROC AUC 1. 对数几率回归 考虑二分类任务,其输出标记 \(y \in \{0, 1\}\),记线性回归模型产生的预测值 \(z=\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x} + b\) 是实值,于是我们需要一个将实值 \(z\) 转换为 \(0/1\) 的 \(g^{-}(\cdot)\)

安装Centos的时候,一般会自带默认安装python2.x 一般用python -V可以查看python版本. 我当时安装的时候,运行了那个语句,但是却显示了一大堆出来,虽然里面也带有版本信息,但是明显累赘了, 我遇到的坑就是大小写的区分 大家一定要注意大小写,我因为这个重新安装了一次python

该python 脚本有以下三个功能: 1. 实现查看目录下重复的文件,输出文件按修改时间升序排列 2. 将按修改时间排列比较旧的.可删除的文件列出来 3. 按目录对重复文件进行统计,比如,目录/tmp  重复个数5,是指/tmp目录下有5个文件在其他地方也存在 python脚本 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 ''' Created on Nov 30, 2016 @author: fangcheng ''' from __future__ import

最近电脑老提示空间不够,甚是心烦,决定研究下,为啥空间这么快就花完了. 如图,256的空间,就剩下几个G了,其中最大头的系统占用:160G,占比60%多,我勒个擦... 正常情况下:我们可以点击管理,进入到系统磁盘优化界面: 这种适用于简单的文件占用分析,一般我们能够通过 清理文稿 和 回收箱 来解决空间不够的问题. 不过,对于罪魁祸首,系统的160G,我们怎么才能知道她的内部存储分布呢? 呐.下面就是重点了:关于如何查看系统的文件占用详情. 一.首先打开终端,输入 du -sh * 这个命令用

多元回归方程:假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn,其中y为连续变量,我们可以拟合一个线性方程: y =β0 +β1*x1 +β2*x2 +β3*x3 +...+βn*xn 如果y为二分类变量,只能取值0或1,那么线性回归方程就会遇到困难: 方程右侧是一个连续的值,取值为负无穷到正无穷,而左侧只能取值[0,1],无法对应.为了继续使用线性回归的思想,统计学家想到了一个变换方法,就是将方程右边的取值变换为[0,1].最后选中了Logistic函数:逻辑回归,可以说

前面都是点点滴滴的介绍selenium的一些api使用方法,那么selenium的api到底有多少呢?本篇就叫大家如何去查看selenium api,不求人,无需伸手找人要,在自己电脑就有. pydoc是Python自带的模块,主要用于从python模块中自动生成文档,这些文档可以基于文本呈现的.也可以生成WEB 页面的,还可以在服务器上以浏览器的方式呈现! 一.pydoc 1.到底什么是pydoc? ,这个是准确的解释:Documentation generator and online he

背景: 最近老提示空间不够,很尴尬,一直弹系统提示 如图,256的空间,就剩下几个G了,其中最大头的系统占用:160G,占比60%多 正常情况下:我们可以点击管理,进入到系统磁盘优化界面: 这种适用于简单的文件占用分析,一般我们能够通过 清理文稿 和 回收箱 来解决空间不够的问题. 1.清空回收站. 2.在文稿里,按文件大小排序,删除不需要的文件. 3.对于GarageBand,这个是系统上的模拟乐器,一般都使用不到. 清除方法: rm -rf /Library/Application\ Sup

Question: 如何查看正则表达式模块re及其相关函数的意义 1.终端命令行下 python >> import sys >> sys.modules ################################### 一长串信息中字段modules对应的模块即为包含的模块. ################################### >> import re >> help(re) Help on module re: NAME re

逻辑回归(Logistic regression) 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 还参考了:http://www.ai-start.com/ml2014/ 用梯度下降求解逻辑回归 Logistic Regression The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取.假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会.你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集.对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定

DebugLog 可以用来查看收发包的情况,比较有意思,现特意记录下来: Sample: import urllib2 httpHandler = urllib2.HTTPHandler(debuglevel=1) httpsHandler = urllib2.HTTPSHandler(debuglevel=1) opener = urllib2.build_opener(httpHandler, httpsHandler) urllib2.install_opener(opener) resp

资料来源:1.博客:http://binweber.top/2017/09/12/deep_learning_1/#more——转载,修改更新 2.文章:https://www.qcloud.com/community/article/713051?fromSource=gwzcw.93516.93516.93516 3.视频:http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 4.百度百科:https://baike.baidu.

查看进程 ps -ef |grep python 关闭进程 kill -9 26879 其中26879为进程号. linux下后台执行某个python脚本 nohup python -u xxx.py > out.log 2>&1 & 其中xxx.py为你要执行的python的脚本文件

所谓不平衡指的是:不同类别的样本数量差异非常大. 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡.大数据分布不均衡:例如拥有1000万条记录的数据集中,其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况.小数据分布不均衡:例如拥有1000条数据样本的数据集中,其中占有10条的少数分类样本便于属于这种情况. 样本类别分布不平衡主要出现在分类问题的建模上.导致样本量少的分类所包含的特征过少,很难从中提取规律:即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题,当模型应用到新的数