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

1.  python进行数据分析----线性回归 2. python进行数据分析------相关分析 3. python进行数据分析---python3卡方 4. 多重响应分析,多选题二分法思路 5. 交叉表思路,未发布 6. 比较均值分析思路 7. 排序题如何进行数据分析 8.python 二元Logistics Regression 回归分析(LogisticRegression) 9.python因子分析

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

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索

简介 虽然Python有很多连接mysql的库,比如mysqldb, pymysql~这些都很方便,现在就教大家使用mysql的官方库来操作mysql. 安装 windows: 下载链接 选择自己的windows版本和Python版本,下载msi文件后双击安装即可. (如果在网站没找到msi版本的话,试下pip install mysql-connector-python) mac os: 在终端运行: pip3 install mysql-connector-python 使用 在写文章的时候

前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点

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

纲要 boss说增加项目平台分析方法: T检验(独立样本T检验).线性回归.二元Logistics回归.因子分析.可靠性分析 根本不懂,一脸懵逼状态,分析部确实有人才,反正我是一脸懵 首先解释什么是二元Logistic回归分析吧  二元Logistics回归 可以用来做分类,回归更多的是用于预测  官方简介: 链接:https://pythonfordatascience.org/logistic-regression-python/ Logistic regression models are

1.线性可分VS线性不可分 对于一个分类问题,通常可以分为线性可分与线性不可分两种 .如果一个分类问题可以使用线性判别函数正确的分类,则称该问题为线性可分.如图所示为线性可分,否则为线性不可分: 下图为线性不可分: 1.2.Logistics Regression模型 Logistics Regression模型为广义的线性模型的一种,属于线性的分类模型.对于线性可分问题,需要找到一条直线,能够将两个不同的类分开,这条直线也称为超平面.对于上述超平面,可以使用如下的线性函数表示: 其中W为权重,

Python开发常用组件.命令(干货) 持续更新中-关注公众号"轻松学编程"了解更多. 1.生成6位数字随机验证码 import random import string def num_code(length=6): """ 生成长度为length的数字随机验证码 :param length: 验证码长度 :return: 验证码 """ return ''.join(random.choice(string.digits)

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号

python提供了一些有趣且实用的函数,如any all zip,这些函数能够大幅简化我们得代码,可以更优雅的处理可迭代的对象,同时使用的时候也得注意一些情况   any any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False 如果序列中任何一个元素为True,那么any返回True.该函数可以让我们少些一个for循环.有两点需要注意 (1)如

软件开发是现时很火的职业.据美国劳动局发布的一项统计数据显示,从2014年至2024年,美国就业市场对开发人员的需求量将增长17%,而这个增长率比起所有职业的平均需求量高出了7%.很多人年轻人会选择编程作为自己职业生涯的起点.如何学好编程?如何成为优秀的程序员?如何规划好程序员这个职业?是许多年轻人关注的问题.在Infoworld最近做的一次调查中,邀请到了JavaScript之父Brendan Eich,Clojure 创建者Rich Hickey,Spring Framework创建者Rod

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面

起因 在极客学院讲授<使用Python编写远程控制程序>的课程中,涉及到查看被控制电脑屏幕截图的功能. 如果使用PIL,这个需求只需要三行代码: from PIL import ImageGrab pic = ImageGrab.grab() pic.save('1.jpg') 但是考虑到被控端应该尽量的精简,对其他模块尽量少的依赖,这样才能比较方便的部署,因此我考虑能否有一种方法,不依赖PIL来实现截图的功能. 思路 由于被控端使用了win32api, 因此有一个方法: win32api.k

字节流和字符串 当使用Python定义一个字符串时,实际会存储一个字节串: "abc"--[97][98][99] python2.x默认会把所有的字符串当做ASCII码来对待,但是当字节值>127时,默认解析便会出现问题. x="abc"+chr(150) print repr(x) #'abc\x96' u"Hello" + x #UnicodeDecodeError: 'ASCII' codec can't decode byte 这

由于经常需要到服务器上执行些命令,有些命令懒得敲,就准备写点脚本直接浏览器调用就好了,比如这样: 因为线上有现成的Apache,就直接放它里面了,当然访问安全要设置,我似乎别的随笔里写了安全问题,这里就不写了. vim /etc/httpd/conf/httpd.conf LoadModule cgid_module modules/mod_cgid.so AddHandler cgi-script .cgi .py ScriptAlias /cgi-bin/ "/var/www/cgi-bin

引言 最近刚刚用python写完了一个解析protobuf文件的简单编译器,深感ply实现词法分析和语法分析的简洁方便.乘着余热未过,头脑清醒,记下一点总结和心得,方便各位pythoner参考使用. ply使用 简介 如果你不是从事编译器或者解析器的开发工作,你可能从未听说过ply.ply是基于python的lex和yacc,而它的作者就是大名鼎鼎Python Cookbook, 3rd Edition的作者.可能有些朋友就纳闷了,我一个业务开发怎么需要自己写编译器呢,各位编程大牛说过,中央决定

工作后好久没上博客园了,虽然不是很忙,但也没学生时代闲了.今天上博客园,发现好多的文章都是年终总结,想想是不是自己也应该总结下,不过现在还没想好,等想好了再写吧.今天写写自己在工作后用到的技术干货,争取以后多上博客园写写总结吧,真是怀念学生时代啊!!! 背景 项目组开发的游戏客户端使用的脚本是python,服务器也是python.之所以选择python,主要还是基于开发效率的考虑,毕竟这是脚本语言天生的优势:其次就是有很多库,不用自己再造轮子了.可能使用过python的同学都会认为python比