一.理论介绍 虚拟变量(dummy variable)也叫哑变量,是一种将多分类变量转换为二分变量的一种形式. 如果多分类变量有k个类别,则可以转化为k-1个二分变量. 需要有一个参照的类别. 在非线性关系的模型中,特别重要. 在模型分析时,虚拟变量都是同进同出,要么都在模型中,要么都不在模型中,不能只保留一个. 二.函数介绍 pandas 中可以利用 get_dummies() 函数进行哑变量编码. 使用语法: pd.get_dummies(data, # 输入的数据框 prefix=None

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,BernoulliNB import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from sk

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: 1 #Sigmoid曲线: 2 import matplotli

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from m

MNIST数据集获取 MNIST数据集是入门机器学习/模式识别的最经典数据集之一.最早于1998年Yan Lecun在论文: Gradient-based learning applied to document recognition. 中提出.经典的LeNet-5 CNN网络也是在该论文中提出的. 数据集包含了0-9共10类手写数字图片,每张图片都做了尺寸归一化,都是28x28大小的灰度图.每张图片中像素值大小在0-255之间,其中0是黑色背景,255是白色前景.如下图所示: MNIST共包

1 引言 刚接触python与大数据不久,这个是学长给出的练习题目.知识积累太少,学习用了不少的时间.尽量详细的写,希望对各位的学习有所帮助. 2 背景 2.1 Kaggle 本次数据集来自于Kaggle.Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台.想要了解详细资料的小伙伴请自行百度. 2.2 泰坦尼克号 本次问题页面 请到Data页面下载数据集 数据集的各属性在Data页面下有详细介绍. 问题就是以大家熟悉的泰坦尼克号为背景展开的,本次任务的目的就是构建一个可以根据乘客个人信息推测乘客是否生

在学习tensorflow的mnist和cifar实例的时候,官方文档给出的讲解都是一张张图片,直观清晰,当我们看到程序下载下来的数据的时候,宝宝都惊呆了,都是二进制文件,这些二进制文件还不小,用文本编辑器打开看也看不懂,要是将数据再现为图像,多好! (1)CIFAR-10数据集介绍 ① CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像,共有10类.有50000个训练图像和10000个测试图像. 数据集分为5个训练块和1个测试块,每个块有10000个图像.测试块包含从每类随机选择的10

数据分析之前首先要保证数据集的质量,missingno库提供了一个灵活易用的可视化工具来观察数据缺失情况,是基于matplotlib的,接受pandas数据源 快速开始 样例数据使用 NYPD Motor Vehicle Collisions Dataset 数据集. 运行下面命令获得数据 pip install quilt quilt install ResidentMario/missingno_data 加载数据到内存 from quilt.data.ResidentMario impor

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import xml.sax import io, sys paper_tags = ('article', 'inproceedings', 'proceedings', 'book', 'incollection', 'phdthesis', 'mastersthesis', 'www') sub_tags = ('publisher', 'journal', 'booktitle') ret = [] cl

. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: #Sigmoid曲线: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Sigmoid(x): re

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,decomposition def load_data(): ''' 加载用于降维的数据 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.load_iris() return iris.data,iris.target #超大规模数据集降维I

import tempfile import tensorflow as tf train_files = tf.train.match_filenames_once("E:\\output.tfrecords") test_files = tf.train.match_filenames_once("E:\\output_test.tfrecords") # 解析一个TFRecord的方法. def parser(record): features = tf.pa

import tempfile import tensorflow as tf input_data = [1, 2, 3, 5, 8] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) # 定义迭代器. iterator = dataset.make_one_shot_iterator() # get_next() 返回代表一个输入数据的张量. x = iterator.get_next() y = x * x with tf.S

现有条件:Mnist数据集,下载地址:跳转 下载后的四个.gz文件解压后放到同一个文件夹下,如:/raw Step 1:将Mnist数据集转为jpg图片(代码来自这篇博客) 1 import os 2 from skimage import io 3 import torchvision.datasets.mnist as mnist 4 5 root='./raw' 6 train_set = ( 7 mnist.read_image_file(os.path.join(root, 'trai

请参看文章:http://strata.oreilly.com/2013/03/python-data-tools-just-keep-getting-better.html

使用 Python 可以编写多线程程序,注意,这并不是说程序能在多个 CPU 核上跑.如果你想这么做,可以看看关于 Python 并行计算的,比如官方 Wiki. Python 线程的主要应用场景是一些包含等待或 I/O 的任务,比如与远程 Web 服务器交互,多线程能够让 Python 在等待时执行其他代码,这提高了系统的交互性.例如下面这个爬虫程序: import Queue import threading import urllib2 # 被每个线程调用 def get_url(q, u

来源商业新知网,原标题:从对抗到融合,教你充分利用R+Python! 我们应该将关注点放在技能上,而不是工具上. 如果你从事数据科学的工作,可能会立即想到两种编程语言:R和Python. 事实上,R和Python本身是很好的工具,但通常被认为是竞争对手.今天推荐的这篇文章将会把两者进行比较,而不是将它们视为两种选择. 如果你在Google搜索栏中输入R vs Python,会立即获得大量有关一方的优势的文章. 产生这种结果的原因之一,是人们根据他们根据对编程语言使用的选择将数据科学领域划分为阵营

前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并掌握ID3的算法实践过程. ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树,ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美的分类训练样例. ID3算法的背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”.ID3算法通

Python几种主流框架 从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架.这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等. Django: Python Web应用开发框架Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响.Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构.以及全功能的管理后台. Diesel:基于Greenlet的事件I/O框

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

Django 与 Tornado 各自的优缺点Django优点: 大和全(重量级框架)自带orm,template,view 需要的功能也可以去找第三方的app注重高效开发全自动化的管理后台(只需要使用起ORM,做简单的定义,就能自动生成数据库结构,全功能的管理后台)session功能缺点: template不怎么好用(来自自身的缺点)数据库用nosql不方便(来自自身的缺点)如果功能不多,容易臃肿 Tornado优点: 少而精(轻量级框架)注重性能优越,速度快解决高并发(请求处理是基于回调的非