————————————————————***提醒自己结束了就发博客***————————————————————

线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

http://www.newsmth.NET/nForum/#!article/Python/128763 最近程序化交易很热,量化也是我很感兴趣的一块. 国内量化交易的平台有几家,我个人比较喜欢用的是JoinQuant,里面有篇干货贴分享给大家,希望对各位有帮助.       =========================== 量化交易策略 ===========================   价值投资 成长股内在价值投资:http://www.joinquant.com/post/

有网友在知乎提问:「你用 Python 做过什么有趣的数据挖掘项目?」 我最近刚开始学习 Python, numpy, scipy 等, 想做一些数据方面的项目,但是之前又没有这方面的经验.所以想知道大家都做过什么有趣的项目, 或者有什么好入手的方向推荐下. 下面是何明科的分享: 第零步:原点,大数据与价值 大概一年多以前,和几个小伙伴均认同一个趋势:觉得通过技术手段获取网上越来越丰富的数据,并基于这些数据做分析及可视化,必能产生有价值的结果,帮助大家改善生活.(大数据被叫烂了,所以用低调的方式

SVM回归 我们之前提到过,SVM算法功能非常强大:不仅支持线性与非线性的分类,也支持线性与非线性回归.它的主要思想是逆转目标:在分类问题中,是要在两个类别中拟合最大可能的街道(间隔),同时限制间隔侵犯(margin violations):而在SVM回归中,它会尝试尽可能地拟合更多的数据实例到街道(间隔)上,同时限制间隔侵犯(margin violation,也就是指远离街道的实例).街道的宽度由超参数ϵ控制.下图展示的是两个线性SVM回归模型在一些随机线性数据上训练之后的结果,其中一个有较大

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会

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[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累

Python实现SVM(支持向量机) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是否达到迭代次数 op3=>operation: 寻找超平面分割最小间隔 ccond=>conditon: 数据是否改变 op4=>operat

这几天有django和python做了一个多用户博客系统(可选择模板) 没完成,先分享下 断断续续2周时间吧,用django做了一个多用户博客系统,现在还没有做完,做分享下,以后等完善了再慢慢说 做的时候房展了博客园的部分功能,百度空间和新浪博客等,实现主要功能有 用户注册.登录,博客的发表.修改,文章分类的管理. 在文章发表里面用的是百度的ueditor,目前仅仅是用它来编辑,没有图片的上传等其他高级功能 在文章分类里面,要在数据库里面有一条记录 id为1,名称为未分类 用来做为所有用户的未分

这篇博客根据中文自然语言预处理的步骤分成几个板块.以做LDA实验为例,在处理数据之前,会写一个类似于实验报告的东西,用来指导做实验,OK,举例: 一,实验数据预处理(python,结巴分词)1.对于爬取的评论做分词和词性标注处理(mac-result.txt)2.对于结果只用公版的停用词表去停用词,不进行人工筛选(mac-result1.txt)3.保留:名词,名词短语(两者为评论描述主题) 形容词,动词,动词短语(对主题的描述)以及其他可能有实意的词   去除:副词,标点,拟声词等无实意词包括

机缘巧合之下,报名参加了阿奎老师发布在"好班长"的课程<用Python做HTTP接口测试>,报名费:15rmb,不到一杯咖啡钱,目前为止的状态:坚定不移的跟下去,自学+课程模式每天一小时! 1.学习初衷 打算学习Python,这个想法开始于2017年,和在网络上遇到的绝大多数测试人员不同,我的工作单位是一个大型国企,虽然从事软件测试工作已经有四年,可事实上,无论是测试理论还是实际项目经验,都处于一种停滞不前的状态,作为一个有理想的测试猿(害羞脸),这样的工作状态让人心酸,因

由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: step1:构建正则表达式模式,并使用co

前言 在大数据时代,你竟然会在网上看到的词云,例如这样的. 看到之后你是什么感觉?想不想自己做一个? 如果你的答案是正确的,那就不要拖延了,现在我们就开始,做一个词云分析图,Python是一个当下很流行的编程语言,你不仅可以用它做数据分析和可视化,还能用来做网站.爬取数据.做数学题.写脚本替你偷懒…… 如果你之前没有编程基础,没关系.希望你不要限于浏览,而是亲自动手尝试一番.到完成的那一步,你不仅可以做出第一张词云图,而且这还将是你的第一个有用的编程作品. 安装wordcloud库 请确保你的p

Python做windows服务(多进程服务),并结束多进程 Python中_,__,__xx__的区别 在注册MyWinService服务时,再使用 "sc delete 服务器名称" 命令删除服务就出现“指定的服务已经标记为删除”的异常. 因为在网上查到别人都是那么删除windows服务的. 在一次偶然情况,我关闭了服务管理窗口,问题自然解决了. 因此,出现上述原因是运行删除服务项命令的时候,服务管理窗口未关闭引起的.

原文链接 Github地址 一.陈述 1,我到底能用Python做什么? 我观察注意到Python三个主要流行的应用: 网站开发: 数据科学——包括机器学习,数据分析和数据可视化: 做脚本语言. 二.网站开发 网站框架将帮助你创建基于Python的服务器端代码(后端代码),这些代码将在你的服务器上运行,与用户的设备和浏览器截然相反(前端代码).像Django和Flask这样基于Python网站框架最近在网页开发中变得流行起来. 1,为什么我需要一个网站框架? 因为网站框架将会更容易的建立后端的共

i春秋作家:奶权 前言  玩吃鸡时间长的鸡友们 应该都知道现在的游戏环境非常差 特别在高端局 神仙满天飞 搞得很多普通玩家非常没有游戏体验  因为吃鸡的火爆 衍生出了一条巨大的外挂利益链 导致市面上出现了各式各样的外挂http://news.17173.com/z/pubg/content/12072017/144924727.shtml 正是因为现在的神仙满天飞 像我这种菜逼实在没办法生存下去 我的报复欲促使我开始了科学研究  先给大家介绍一下现在市面上的外挂种类 传统外挂 fps游戏都有一个

使用 mitmproxy + python 做拦截代理   本文是一个较为完整的 mitmproxy 教程,侧重于介绍如何开发拦截脚本,帮助读者能够快速得到一个自定义的代理工具. 本文假设读者有基本的 python 知识,且已经安装好了一个 python 3 开发环境.如果你对 nodejs 的熟悉程度大于对 python,可移步到 anyproxy,anyproxy 的功能与 mitmproxy 基本一致,但使用 js 编写定制脚本.除此之外我就不知道有什么其他类似的工具了,如果你知道,欢迎评

1. 用python做数字油画 模块: pillow 2. 从一幅画学习风格,去画另一幅画 http://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html

1.2 Why Python for Data Analysis?(为什么使用Python做数据分析) 这节我就不进行过多介绍了,Python近几年的发展势头是有目共睹的,尤其是在科学计算,数据处理,AI方面,否则大家也不会来看这本书了. 使用Python的一些优点 Python是一门胶水语言,可以把不同语言整合起来,比如上层代码使用Python编写,底层代码用C,C++等语言实现. 解决了两种语言的问题.以前做研究用一门语言写原型(比如R,SAS),效果好了才会用其他语言去重新实现一遍(比如J