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期末大作业

摘要：一、boston房价预测波士顿房价数据集训练集与测试集划分线性回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。多项式回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。比较线性模型与非线性模型的性能，并说明原因。二、中文文本分类获取文件，写文件使用jieba分阅读全文

posted @ 2018-12-21 02:16 DSJ666 阅读(189) 评论(0) 推荐(0)

回归模型与房价预测

摘要： 1. 导入boston房价数据集导入数据集查看boston的数据形状，结果为 2. 一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。截距斜率 3. 多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。 4. 一元多项式回归模型，建立一阅读全文

posted @ 2018-12-10 11:37 DSJ666 阅读(227) 评论(0) 推荐(0)

分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

摘要：朴素贝叶斯分类算法实例利用关于心脏情患者的临床数据集，建立朴素贝叶斯分类模型。有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数目标分类变量疾病：–心梗–不稳定性心绞痛新的实例：–(性别=‘男’，年龄<70, KILLP=‘I'，饮酒=‘是’，吸烟≈‘是”，住院天阅读全文

posted @ 2018-11-22 19:44 DSJ666 阅读(339) 评论(0) 推荐(0)

聚类--K均值算法：自主实现与sklearn.cluster.KMeans调用

摘要：（一）选取初始数据中的k个对象作为初始的中心，每个对象代表一个聚类中心（二）对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心所对应的类（三）更新聚类中心：将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别的聚类中心，计算目标函数的值（四）判断聚阅读全文

posted @ 2018-11-12 11:37 DSJ666 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)

numpy数据集练习

摘要：从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data 运行结果查看data类型，包含哪些数据运行结果 dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names']) dict_keys(['data', 'tar 阅读全文

posted @ 2018-11-05 21:40 DSJ666 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)

numpy数组及处理：效率对比

摘要：用列表+循环实现，并包装成函数运行结果如下： 2.用numpy实现，并包装成函数运行结果如下： 3.对比两种方法实现的效率，给定一个较大的参数n，用运行函数前后的timedelta表示。阅读全文

posted @ 2018-10-22 11:41 DSJ666 阅读(250) 评论(0) 推荐(0)

组合数据类型，英文词频统计

摘要：总结列表，元组，字典，集合的联系与区别。 1. 列表（list）具有以下特点： 1.可以用list()函数或者方括号[]创建，元素之间用逗号’,‘’分隔。 2.列表的元素不需要具有相同的类型 3.使用索引来访问元素 4.可切片元组元组跟列表很像，只不过元组用小括号来实现(),这里要区分好和生成阅读全文

posted @ 2018-10-11 16:10 DSJ666 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)

python基础：条件循环字符串

摘要：一、完成完整的温度转换程序使用while True 循环，摄氏度转换为华氏度按1，华氏度转换成摄氏度按2，按其他数字退出循环。运行结果如下：二、猜数字游戏（猜价格，猜年龄等）加载随机数random包，设置随机数范围再1-10内。输入的数字大于随机数生成的数字，则输出：输入的数字太大！阅读全文

posted @ 2018-09-11 21:48 DSJ666 阅读(367) 评论(0) 推荐(0)

Mad Libs游戏

摘要：一、简单的输入输出输入代码运行结果如下二、华氏温度与摄氏温度的相互转换公式：摄氏 ℃＝5/9（°F－32）华氏°F＝ ℃×9/5＋32 结果阅读全文

posted @ 2018-09-03 20:26 DSJ666 阅读(380) 评论(0) 推荐(0)

Mad Libs游戏，华氏与摄氏转换

摘要：华氏温度与摄氏温度的相互转换公式：摄氏 ℃＝5/9（°F－32）华氏°F＝ ℃×9/5＋32 结果阅读全文

posted @ 2018-09-03 11:44 DSJ666 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)