最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法目录一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数 5、映射为多项式 6、使用的优化方法 7、运行结果 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现逻辑回...
1.机器学习的真实含义是利用数据来彰显数据背后的真实含义。2.机器学习的一般用例：人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤、产品推荐等等。3.机器学习的主要任务是分类，即将实例数据划分到合适的分类中。另一项任务是回归，主要用于预测数值型数据。分类和回归属于监督学习，之所以称为监督学习，是因为这类算法必须知道预测什么，即目标的分类信息。另一种机器学习方式是无监督学习，此时数据没有类别信息，也没有给定的目标。在...
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-from numpy import *
import operatordef createDataSet():‘创建数据集‘group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,1.1]])labels=["A","A","B","B"]return group,labelsdef classify(inX,dataSet,labels,k):# 获取维度dataSetSize=dataSet.shape[0] # 训练数据集数量print dataSetSizeprint tile(inX,(dataSetSize,1))diffMat=tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet # 测试样本的各维...
全文：https://mp.weixin.qq.com/s/tIsJr5br3D13-Lgc6w2ntg 刚刚，又一个机器学习人气课程冲上GitHub热榜，一天之内新增了近700 star，一下子登上热榜第四。这套课程名为A Machine Learning Course with Python（Python机器学习课程），其介绍中只有一句话：这是一套容易理解并且简单的Python机器学习课。入门级资源、门槛降到最低，这在不少网友心里种了草，推特网友纷纷转推，表示期待着有空好好学习一下。里面都有啥？“容易理解...
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import neighbors, datasets
from matplotlib.colors import ListedColormap
from sklearn.neural_network import MLPClassifier## 加载数据集np.random.seed(0)
# 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集
iris=datasets.load_iris()
# 使用前两个特征，方便绘图
X=iris.data[:,0:2]
# 标记值
Y=iris.target
data=np.hstack((X,Y.reshape(Y.size,1)))
# ...
## 导入所需的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf tf.reset_default_graph()plt.rcParams[‘font.sans-serif‘] = ‘SimHei‘ ##设置字体为SimHei显示中文plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘] = False ##设置正常显示符号 ## 导入所需数据df = pd.read_csv(‘日元-人民币.csv‘,encoding=‘gbk‘,engine=‘python‘)df[‘时间‘] = pd.to_datetime(df[‘时间‘],fo...
1. KNN原理KNN（k-Nearest Neighbour）：K-近邻算法，主要思想可以归结为一个成语：物以类聚1.1 工作原理给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k （k <= 20）个实例，这 k 个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4702562.html给出的例子很形象，这里借用一下。如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于...
机器学习中最常用最流行的语言工具现阶段应该是Python, 这篇文章主要介绍一些常用的Python语法知识。本篇博文适合那些有其他语言基础的程序员们，如果一点基础都没有，我建议先跳过。博主以前是做移动端开发的，所以本篇文章主要是为那些准备知识提升或者转行的程序员们准备的，可以让你们以最快的速度进入到Python的开发环境。好了，首先在正式介绍Python的开发之前，大家都知道需要配置开发环境和IDE. 这里我介绍一下我常用的，叫...
Numpy:numpy提供两种基本的对象：ndarray和ufunc，ndarray是存储单一数据类型的多为数组，ufunc是能够对数组进行操作的函数。创建数组：a = numpy.array([1, 2, 3, 4])b = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7]])数组的形状可以通过其shape属性获得，它是一个描述数组各个轴长度的元组：1a.shape
2# 结果: (4,)3b.shape
4# 结果: (2, 4)在保持数组元素个数不变的情况下，可以通过改变数组shape属性，改变数组每个轴的大小：(数组元...
1.1python速成1.1.1基本数据类型和赋值运算字符串data =‘hello world!‘print(data[0])
print(data[1:5])
print(len(data))
print(data)数值value=523
print(value)
value=6.18
print(value)布尔类型true = True
false = False
print(true)
print(false)多变量赋值a,b,c=1,‘hello‘,True
print(a,b,c)
print(a)
print(b)
print(c)空值： 在python中，每一种数据类型都是对象，空值是python中的一个特殊值，用None表示，表示该值是...
Python机器学习库Python的机器学习库汇总与梳理机器学习之开源库大总结 原文：http://www.cnblogs.com/SFMing/p/4590261.html
@sprt
*写在开头：博主在开始学习机器学习和Python之前从未有过任何编程经验，这个系列写在学习这个领域一个月之后，完全从一个入门级菜鸟的角度记录我的学习历程，代码未经优化，仅供参考。有错误之处欢迎大家指正。
系统：win7-CPU;
编程环境：Anaconda2-Python2.7，IDE：pycharm5;
参考书籍：
《Neural Networks and Learning Machines(Third Edition)》- Simon Haykin;
《Machine Learning in Action》- Peter Harringto...
from sklearn.decomposition import DictionaryLearning#数据预处理字典学习DictionaryLearning模型def test_DictionaryLearning():X=[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[10,9,8,7,6,],[5,4,3,2,1]]print("before transform:",X)dct=DictionaryLearning(n_components=3)dct.fit(X)print("components is :",dct.components_)print("after transform:",dct.transform(X))# 调用 test_DictionaryLearning
test_DictionaryLearning() from skl...
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Aug 07 23:40:13 2017@author: mdz
"""
import numpy as np
def loadData():vocabList=[[‘my‘, ‘dog‘, ‘has‘, ‘flea‘, ‘problems‘, ‘help‘, ‘please‘],[‘maybe‘, ‘not‘, ‘take‘, ‘him‘, ‘to‘, ‘dog‘, ‘park‘, ‘stupid‘],[‘my‘, ‘dalmation‘, ‘is‘, ‘so‘, ‘cute‘, ‘I‘, ‘love‘, ‘him‘],[‘stop‘, ‘posting‘, ‘stupid‘, ‘worthless...
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets,ensemble
from sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data_classification():‘‘‘加载用于分类问题的数据集‘‘‘# 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集digits=datasets.load_digits() # 分层采样拆分成训练集和测试集，测试集大小为原始数据集大小的 1/4return train_test_split(digits.data,digits.target,test_size...
