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

一.基础理解 数据:线性数据.非线性数据: 线性数据:线性相关.非线性相关:(非线性相关的数据不一定是非线性数据) 1)SVM 解决非线性数据分类的方法 方法一: 多项式思维:扩充原本的数据,制造新的多项式特征:(对每一个样本添加多项式特征) 步骤: PolynomialFeatures(degree = degree):扩充原始数据,生成多项式特征: StandardScaler():标准化处理扩充后的数据: LinearSVC(C = C):使用 SVM 算法训练模型: 方法二: 使用sci

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson’s Iris data set.iris包含150个样本,对应数据集的每行数据.每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息,所以iris数据集是一个150行5列的二维表.通俗地说,iris数据集是用来给花做分类的数据集,每个样本包含了花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度四个特征(前4列),我们需要建立一个分类器,分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾.变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾(这三个名词都是花的品种). 数

隔了好久木有更新了,因为发现自己numpy的很多操作都忘记了,加上最近有点忙... 接着上次 我们得到的迭代函数为 首先j != yi j = yi import numpy as np def svm_loss_naive(W, X, y, reg): """ Inputs: - W: A numpy array of shape (D, C) containing weights. - X: A numpy array of shape (N, D) containing

import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -1]]) print clt.predict_proba([[-0.8, -1]])

验证码识别是一个适合入门机器学习的项目,之前用knn 做过一个很简单的,这次用svm来实现.svm直接用了开源的库libsvm.验证码选的比较简单,代码也写得略乱,大家看看就好. 1. 爬取验证码图片 import urllib from urllib import request def download_pics(pic_name): url = 'http://smart.gzeis.edu.cn:8081/Content/AuthCode.aspx' res = request.urlo

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

机器学习分为俩类: 有监督学习 supervised learning 和 无监督学习 unsupervised learning 有监督学习: 对数据的若干特征与若干标签之间 的关联性 进行建模的过程. 只要模型被确定,就可以应用到新的未知的数据上. 进一步可以分为 分类 classification 任务 和 回归 regression 任务. 分类任务: 标签是离散值. 回归任务: 标签是连续值. 无监督学习: 指对不带任何标签的数据特征进行建模. 让数据自己介绍自己. 包括 聚类 clu

1 SVM 基本概念 本章节主要从文字层面来概括性理解 SVM. 支持向量机(support vector machine,简SVM)是二类分类模型. 在机器学习中,它在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型及相关的学习算法:在给定的一组训练实例中,每个训练实例会被标记其属性类别(两个类别中的一个),是非概率的二元线性分类器. SVM模型是将采用尽可能宽的.明显的间隔将实例分开,使得实例分属不同的空间:然后将新的实例映射到某一空间,基于新的实例所属空间来预测其类别. SVM 除了可进行线性分类

SVM(Support Vector Machine),支持向量机,有监督学习模型,一种分类模型.在特征空间(输入空间为欧式空间或离散集合,特征空间为欧式空间或希尔伯特空间)中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器.学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(QP)的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题. 针对数据特点,处理方法或者说原理是: (1).当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分SVM: (2).当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量

本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得. 在之前的系列文里,大家能看到K线,均线,成交量的案例,在本文里,大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点,在后继系列文里,大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例. 1  RSI指标的原理和算法描述 相对强弱指标(RSI)是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度,以此来预测未来走势.从数值上看

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

novelty detection:当训练数据中没有离群点,我们的目标是用训练好的模型去检测另外发现的新样本 outlier  dection:当训练数据中包含离群点,模型训练时要匹配训练数据的中心样本,忽视训练样本中的其他异常点. 一.outlier  dection 1.孤立森林(Isolation Forest) iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separa

目录 第1节 分类 第2节 不可变数据类型 2.1 布尔型(bool) 2.2 数字型(number) 2.3 字符串(string) 2.4 元组(tuple) 第1节 分类 python中有7种标准数据类型,分别是布尔型.数字型.字符串.元组.列表.字典和集合,根据数据的特点,可以划分为两大类:不可变数据类型.可变数据类型,见下图: 而不同数据类型,内部的组成元素,经常可以是其他的数据类型,即可以互相嵌套,见下图: 第2节 不可变数据类型 2.1 布尔型(bool) 布尔型数据也叫布尔值,只

直接conda install libsvm安装的不完整,缺几个.py文件. 第一种安装方法: 下载:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz 在/home/common/anaconda3/lib/python3.6/site-packages下创建一个libsvm文件夹,并将libsvm.so.2复制到到libsvm文件夹中(lib

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html.在这篇博文里,将摘录部分内容. 1  OBV指标的原理以及算法 形象地讲,OBV指标是将成交量与股价的关系数字化,并

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.这里将根据KDJ的算法,计算并绘制KDJ指标线. 1  KDJ指标的计算过程 KDJ指标也叫随机指标,是由乔治·蓝恩博士(George Lane)最早提出的.该指标集中包含了强弱指标.动量概念和移动平均线的优点,可以用来衡量股价脱离正常价格范围的偏离程度. KDJ指标的计算过程是,首先获取

在我写的这本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)>里,用能吸引人的股票案例,带领大家入门Python的语法,数据分析和机器学习. 京东链接是这个:https://item.jd.com/12868774.html​ 在本文里,就将通过截图,详细展示本书给出的若干案例,这些案例的代码,均在本书里. 1 用爬虫得到股票数据的效果图

目录 深度学习-图像识别 一.人脸定位 二.手工提取特征的图像分类 2.1 识图认物 2.2 传统分类系统的特征提取 2.3 计算机眼中的图像 2.4 什么是图像特征? 2.5 卷积运算 2.6 利用卷积提取图像特征 三.基于神经网络的图像分类 3.1 传统图像分类系统和深度神经网络 3.2 深度神经网络的架构 3.3 卷积层 3.4 池化层 3.5 全连接层 3.6 归一化指数层 3.7 非线性激活层 3.7.1 Sigmoid函数 3.7.2 双曲正切函数 3.7.3 ReLU函数 四.深度

目录 第四章 机器学习 4.1 机器学习简介 4.1.1 机器学习分类 4.2 Scikit-Learn简介 4.2.1 Scikit-Learn的数据表示 4.2.2 Scikit-Learn的评估器API 4.2.3 应用:手写数字探索 第四章 机器学习 4.1 机器学习简介 机器学习是用数据科学的计算能力和算法能力去弥补统计学的不足. 基本统计学概念:偏差(bias).方差(variance).过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting) 4.1.1 机器学习分类