1. Linear Combination Two linear operations of vectors: Linear combination: 2.Geometric Explainations 2D case 3D case:for 3 vectors u,v,w,the important questions are the common answers are: 3. From Linear Equations to Linear Combinations: a.Row pictu

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

Python中利用函数装饰器实现备忘功能 这篇文章主要介绍了Python中利用函数装饰器实现备忘功能,同时还降到了利用装饰器来检查函数的递归.确保参数传递的正确,需要的朋友可以参考下   "备忘"的定义 "memoization"(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词"memorandum"(备忘录),意思是"被记住".虽然它和单词"memorization"在某种

英文原文:Charming Python: Functional programming in Python, Part 2,翻译:开源中国 摘要:  本专栏继续让David对Python中的函数式编程(FP)进行介绍.读完本文,可以享受到使用不同的编程范型(paradigm)解决问题所带来的乐趣.David在本文中对FP中的多个中级和高级概念进行了详细的讲解. 一个对象就是附有若干过程(procedure)的一段数据...一个闭包(closure)就是附有一段数据的一个过程(procedure

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类.因为Python中的sklearn也集成了SVM算法. 一.简要介绍一下sklearn Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines skleran中集成了许多算法,其导入包的方式如下所示, 逻辑

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/38964135 LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单.易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进.修改以及在其它操作系统上应用:该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题:并提供了交互检验(Cross Validati

互相关(cross-correlation)及其在Python中的实现 在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念.正如卷积有线性卷积(linear convolution)和循环卷积(circular convolution)之分:互相关也有线性互相关(linear cross-correlation)和循环互相关(circular cross-correlation).线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的,不同之处在于如何处理边界数据.其本质的不同在于它们对原始数据的看法不同.通过这篇文章

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入

(搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器.它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据. 使用XGBoost构建模型很容易.但是,使用XGBoost改进模型很困难(至少我很挣扎).该算法使用多个参数.要改进模型,必须进行参数调整.很难得到像实际问题的答案 - 你应该调整哪一组参数?获得最佳输出的这

背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python,对线性回归理论上的理解做个回顾,文章是前天读完,今天凭着记忆和理解写一遍,再回温更正. 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习,各种复杂高大上的算法,其背后都是在求"拟合". 线性回归估计是最简单的拟合了.也是基础中的基础. 依然是从字面上先来试着拆解和组合: 首先,Regression 回归,指的是研究变量之间的关系,这个由来在Python 线性回归(Li

早上被python的编码搞得抓耳挠腮,在搜资料的时候感觉这篇博文很不错,所以收藏在此. python2.x中处理中文,是一件头疼的事情.网上写这方面的文章,测次不齐,而且都会有点错误,所以在这里打算自己总结一篇文章. 我也会在以后学习中,不断的修改此篇博客. 这里假设读者已有与编码相关的基础知识,本文不再再次介绍,包括什么是utf-8,什么是unicode,它们之间有什么关系. str与字节码 首先,我们完全不谈unicode. s = "人生苦短" s是个字符串,它本身存储的就是字节

...在python中居然是个常量 print(...) # Ellipsis 看别人怎么装逼 https://www.keakon.net/2014/12/05/Python%E8%A3%85%E9%80%BC%E7%AF%87%E4%B9%8BEllipsis

https://eastlakeside.gitbooks.io/interpy-zh/content/Mutation/ 看下面的代码 def add_to(num, target=[]): target.append(num) return target add_to(1) # Output: [1] add_to(2) # Output: [1, 2] add_to(3) # Output: [1, 2, 3] 这次又没有达到预期,是列表的可变性在作怪.在Python中当函数被定义时,默认

类 Python中,类的命名使用帕斯卡命名方式,即首字母大写. Python中定义类的方式如下: class 类名([父类名[,父类名[,...]]]): pass 省略父类名表示该类直接继承自object,类的实例化如下: class Person(): def __init__(self): pass person=Person() __init__()是类的构造函数,在实例化时调用,它的参数self表示类实例. 类中的字段 字段的访问级别: Python中以双下划线开头的字段访问级别是pr

新手在学习python时候,会遇到很多的坑,下面来具体说说其中一个. 在使用python编写面向对象的程序时,新手可能遇到TypeError: this constructor takes no arguments这个错误. 例如下面的程序: class Ball: def _init_(self,color,size,direction): self.color=color self.size=size self.direction=direction def bounce(self): if

本人对编程语言实在是一窍不通啊...今天看了廖雪峰老师的关于迭代,迭代器,生成器,递归等等,word天,这都什么跟什么啊... 1.关于迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)(Iteration的中文意思就是:反复.重复.迭代等).而这些for循环所遍历的对象(list or tuple 等)成为可迭代对象(Iterable). 也就是说"迭代"就是一个动作或者过程,可以把list或tup

Python中包含了许多内建的语言特性,它们使得代码简洁且易于理解.这些特性包括列表/集合/字典推导式,属性(property).以及装饰器(decorator).对于大部分特性来说,这些"中级"的语言特性有着完善的文档,并且易于学习. 但是这里有个例外,那就是描述符.至少对于我来说,描述符是Python语言核心中困扰我时间最长的一个特性.这里有几点原因如下: 有关描述符的官方文档相当难懂,而且没有包含优秀的示例告诉你为什么需要编写描述符(我得为Raymond Hettinger辩护一

简介 装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能,我们也称之为AOP(面向切面编程) 原理 实现装饰器的最主要的原因是python中一切皆为对象,我们会把方法看做一个对

用 ElementTree 在 Python 中解析 XML 原文: http://eli.thegreenplace.net/2012/03/15/processing-xml-in-python-with-elementtree/ 译者: TheLover_Z 当你需要解析和处理 XML 的时候,Python 表现出了它 "batteries included" 的一面. 标准库 中大量可用的模块和工具足以应对 Python 或者是 XML 的新手. 几个月前在 Python 核心