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2018年3月6日
线性回归
摘要: 广义的预测任务中,要求估计连续型预测值时,是“回归任务”;要求判断因变量属于哪个类别时,是”分类“任务 结果: 这个是注释掉的代码产生的结果:
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posted @ 2018-03-06 16:49 soyosuyang
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2018年3月5日
Bokeh绘图
摘要: Bokeh是一款针对浏览器中图形演示的交互式绘图工具。 结果:
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posted @ 2018-03-05 18:44 soyosuyang
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2018年3月4日
Python Matplotlib模块--pylab
摘要: 结果: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11][ 0. 0.08333333 0.16666667 0.25 0.33333333 0.41666667 0.5 0.58333333 0.66666667 0.75 0.83333333 0.91666667][ 0.9596216
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posted @ 2018-03-04 17:54 soyosuyang
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Python Matplotlib模块--pyplot
摘要: #-*- coding: utf-8 -*- ''' numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。 返回num个均匀分布的样本,在[start, stop]。 @author: soyo ''' import numpy as np import ma...
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posted @ 2018-03-04 17:49 soyosuyang
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2018年3月3日
L1范数和L2范数
摘要: 给定向量x=(x1,x2,...xn)L1范数:向量各个元素绝对值之和L2范数:向量各个元素的平方求和然后求平方根Lp范数:向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方L∞范数:向量各个元素求绝对值,最大那个元素的绝对值
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posted @ 2018-03-03 12:04 soyosuyang
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2018年2月20日
Python---scikit-learn(sklearn)模块
摘要: Python在机器学习方面一个非常强力的模块---scikit-learn模块,它作为数据挖掘和数据分析方面的一个简单而有效的工具,主要包括6大功能:分类(Classification),回归(Regression),聚类(Clustering),降维(Dimensionality Reductio
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posted @ 2018-02-20 14:28 soyosuyang
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2018年2月18日
Python------SciPy模块
摘要: SciPy是一个基于NumPy的高级模块,在符号计算,信号处理,数值优化等任务中有突出表现,覆盖了绝大部分科学计算领域。 我对SciPy模块的理解其中最重要是:“向量化思想”----->>>"符号计算“和”函数向量化” 结果:
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posted @ 2018-02-18 14:27 soyosuyang
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2018年2月12日
Python---Pandas模块
摘要: Pandas模块是一个强大的数据分析和处理工具。它提供快速,灵活,富有表现力的数据结构,能为复杂情形下的数据提供坚实的基础分析功能。 复杂情形可能有以下3种: 1.数据库表或Excel表,包含了多列不同数据类型的数据。 2.任意的【矩阵,二维表,观测统计数据】,允许独立的行或列带有标签。 3.时间序
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posted @ 2018-02-12 16:59 soyosuyang
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2018年2月11日
Python---NumPy模块---矩阵操作
摘要: 1.NumPy访问【数组&矩阵】 2.矩阵的运算 3.NumPy通用函数 4.NumPy矩阵的合并和分割 结果:
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posted @ 2018-02-11 14:59 soyosuyang
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2018年2月10日
Python---NumPy模块
摘要: 1.NumPy是一个Python科学计算的基础模块。NumPy不但能够完成科学计算的任务,也能够被用作有效的多维数据容器,用于存储和处理大型矩阵。 2.在性能上,NumPy比起Python自身的嵌套列表结构要高效的多!! 3.NumPy创建数组的多种方式: 结果:
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posted @ 2018-02-10 13:11 soyosuyang
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