本博客为SVM分类器的学习笔记~由于仅仅是自学的笔记，大部分内容来自参考书籍以及个人理解，还请广大读者多多赐教主要参考资料如下：《机器学习实战》《Python机器学习》《机器学习Python实践》《Python

如何快速创建强大的可视化探索性数据分析，这对于现在的商业社会来说，变得至关重要。今天我们就来，谈一谈如何使用python来进行数据的可视化！一旦你有了一个很好的被清理过的数据集，下一步就是探索性数据分析（EDA）。EDA是确定数据可以告诉我们的过程，我们使用EDA来查找模式、关系或异常情况，以便指导我们后续的工作。然而在EDA中有很多的方法，但最有效的工具之一是对图（也称为散点图矩阵）。散点图矩阵

机器学习/人工智能知识图谱可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，简单地总结如下：1）回归算法：最小二乘法（OrdinaryLeastSquare）逻辑回归（LogisticRegression）逐步式回归（StepwiseRegression）(缩减方法)多元自适应回归样条（MultivariateAdaptiveRegressionSplines）本地散

阅读更多本文转载自：http://www.javaxxz.com/thread-359535-1-1.htmlKmeans聚类算法的大概流程是：①从样本中随机找出K个样本作为中心点；②求所有样本到这些样本的距离，按照最短的进行归类；③求每个聚类中的样本的元素的平均值，作为新的中心点；④继续②，③，知道所有样本再也无法找到新的聚类，就算完成。###一、接下来使用Numpy实现python代码，测试有

本文选自《机器学习——Python实践》一书。在现实生活中，常常采用集体智慧来解决问题。那么在机器学习中，能否将多种机器学习算法组合在一起，使计算出来的结果更好呢？这就是集成算法的思想。

1反正吧，小编也是刚学习，自从发现了itchat之后，就总想捣鼓点什么东西，这不，就想到了这个实例进行实践操作2实验代码#coding:utf-8#爬取微信好友头像并进行拼接importitchatimportmathimportPIL.ImageasImageimportos#登录itchat.auto_login(True)#获取好友信息friends=itchat.get_friends(u

1itchat是微信的个人开放接口；本文利用Python+itchat实现简单的个人好友数量以及男女比例的统计itchat的安装：pipinstallitchat(需要权限的可以使用sudo)2实验代码以及结果截图#coding=utf-8importitchat,timeitchat.login()#微信好友男女比例分析friends=itchat.get_friends(update=True

机器学习算法与Python实践(11)-主成份分析（PCA）1、PCA算法介绍主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。

文章目录（1）学习Python基础（2）初识Python数据分析（3）初学Python网络爬虫（4）研读《从零开始学Python网络爬虫》，系统学习爬虫（5）初识机器学习，研读《机器学习Python实践

k邻近算法(k-NearestNeighbor)又成为KNN，属于分类算法中的一种。KNN通过计算新数据与历史样本数据中不同类别数据点间的距离，从而对新数据进行分类。换句话说，就是通过新数据与最邻近的k个数据点，来对新数据进行分析和分类。环境：mac+python3.6.3(另外需要的第三方库请自行下载)pythonKNN算法原理demo代码如下：fromnumpyimport*fromPILim

本次爬虫并没有什么特殊的技术，写这个小爬虫主要是为了巩固一下所学到的知识，防止遗忘。好了，话不多说，本次抓取的是华尔街实时新闻，大家可自主选择需要抓取的channel，或者搞个并发，同时抓取五个channel。#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8importrequestsimporttimeimportpandasaspdfromcollectionsimpo

参考链接如下：该博主关于SVM算法的系列文章讲解十分详细：机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级

ElasticNet是一种使用L1和L2先验作为正则化矩阵的线性回归模型.这种组合用于只有很少的权重非零的稀疏模型，比如:class:Lasso,但是又能保持:class:Ridge的正则化属性.我们可以使用l1_ratio参数来调节L1和L2的凸组合(一类特殊的线性组合)。当多个特征和另一个特征相关的时候弹性网络非常有用。Lasso倾向于随机选择其中一个，而弹性网络更倾向于选择两个.在实践中，L

稀疏约束-sklearn.Lasso()L1功能：LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator（LASSO）又称线性回归的L1正则，该方法是一种压缩估计。它通过构造一个罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些系数，同时设定一些系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。Lasso在学习过程中可以直接将部分feature系数赋

自组织映射算法（Self-OrganizingMap，SOM）算法简介SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元，属于聚类算法。训练过程简述：在接收到训练样本后，每个输出层神经元会计算该样本与自身携带的权向量之间的距离，距离最近的神经元成为竞争获胜者，称为最佳匹配单元。然后最佳匹配单元及其邻近的神经元的权向量将被调整，以使得这些权向量与当前输

这一次的博客其实是接着上一次的，即对上一次博客的补充首先，我们从缩减说起：缩减方法当数据的特征数高于样本数，或者特征之间高度相关时，会导致XTX奇异，从而限制了LR和LWLR的应用。这时需要考虑使用缩减法。缩减法，可以理解为对回归系数的大小施加约束后的LR，也可以看作是对一个模型增加偏差（模型预测值与数据之间的差异）的同时减少方差（模型之间的差异）。一种缩减法是岭回归（L2），另一种是lasso法

关于逐步回归的资料，查阅等等都比较的少，所以隔了一天才进行总结。前向逐步回归算法前向逐步回归算法属于一种贪心算法，即每一步都尽可能减少误差。一开始，所有的权重都设置为1，然后每一步所做的决策是对某个权重增加或减少一个很小的值。观察每次循环得到的回归系数，一段时间后会出现系数达到饱和并在特定值之间来回震荡的情况，这是由于步长设置过大导致的。当我们构建一个模型后，运行该算法找到重要的特征，这样就有可能

最小二乘法(LeastSquareMethod)·分类算法的基础。原理：最小误差平方和应用：求得未知的数据，并且使得这些数据与实际数据的平方和最小曲线拟合最小化能量，最大化熵来解决一些优化问题那么什么是最小二乘法呢？(“多线→一点”视角与“多点→一线”视角)视角描述：已知多条近似交汇于同一个点的直线，想求解出一个近似交点：寻找到一个距离所有直线距离平方和最小的点，该点即最小二乘解已知多个近似分布于

机器学习/人工智能知识图谱可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，简单地总结如下：另一种不同的机器学习整理方式：机器学习算法分类总结1）回归算法：最小二乘法（OrdinaryLeastSquare）逻辑回归（LogisticRegression）逐步式回归（StepwiseRegression）(缩减方法)多元自适应回归样条（MultivariateAdap

windows下c语言程序调用python实践要点概览目的c程序直接调用python程序方法一：直接运行python语句方法二：向python传递参数并调用函数运行环境windows系统：32位win7c

今天的面试题，用python实现。python3.4；使用工具pythoncharm！#从1000人中随机抽取10个人,被抽中的人会被杀死。只有一个硬币决定抽取谁；写个程序实现，一定要保证每个人被抽中的概率相等importrandom#模拟抛硬币defcoin():ifrandom.randint(0,1)==1:returnTrueelse:returnFalse#递归实现，从一组人中选出一个人

原文链接：http://www.cnblogs.com/PattonCCNU/p/7419261.html1.函数1)参数传递顺序，即调用者将参数传递给函数的顺序。python中有4种带参方式：fun1(a,b,c)fun2(a=1,b=2,c=3)fun3(*args)fun4(**kargs)赋值过程为：按顺序把传给args的实参赋值给对应的行参args=value形式的实参赋值给行参将多余出

《Python机器学习实践》笔记参考资料：《python机器学习及实践从零开始通往Kaggle竞赛之路》范淼，李超2016常用python库Numpy&Scipy高级数学运算、科学计算Matplotlib绘图工具包Scikit-learn封装了大量机器学习模型Pandas针对数据分析和处理的工具包，常用于数据预处理监督学习经典模型分类学习分类学习包括二分类问题、多类分类问题、多标签分类问题等。1.

转载自机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）然后做了一些修改，想贴评论区交流来着，结果字数限制贴不开，很是尴尬……然后当时自己是要算SSE的，又加上了找elbowpoint的图和代码

MySQL、Kafka、微信小程序（评论送书）老规矩，感谢大家对每周荐书栏目的支持，先公布下上周中奖名单 纯臻民团司令《收获，不止SQL优化——抓住SQL的本质》 不亦阿基米东《深入浅出深度学习：原理剖析与Python

本文选自《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》。机器学习，也被称为统计机器学习，是人工智能领域的一个分支，其基本思想是基于数据构建统计模型，并利用模型对数据进行分析和预测的一门学科。

本文选自《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》。机器学习，也被称为统计机器学习，是人工智能领域的一个分支，其基本思想是基于数据构建统计模型，并利用模型对数据进行分析和预测的一门学科。

Python实践心得——中英混杂的字符串对齐输出第一次写技术博客，Python刚刚开始学习写的不好请多指教。

此文给那些找不到Python项目开发教程的人和不知道Python可以开发什么的人的希望看完后，可以去实际动手操作学习在学习过程中最容易犯的一个错误就是：看的多动手的少，特别是对于一些项目的开发学习就更少了！没有一个完整的项目开发过程，是不会对整个开发流程以及理论知识有牢固的认知的，对于怎样将所学的理论知识应用到实际开发中更是不得而知了！可想而知它的重要性分享实验楼：1~Python3实现火车票查询

2017-04-0710:39windows10下安装PyCharmFree版,遇到一些坑，记录一下安装第三方包发现没有pip包管理,下载了pip后pythonsetup.pyinstall提示“ImportError:Nomodulenamedsetuptools”的错误，这是因为Windows环境下Python默认是没有安装setuptools这个模块的，这也是一个第三方模块。[解决方法]自动

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。

非线性随机森林、决策树、神经网络、核机器等可以建模复杂的分类面，从而能更好的拟合数据二、Scikit-learn的python实践2.1、Python的准备工作安装一个p

MapReduce原理与Python实践1.MapReduce原理以下是个人在MongoDB和Redis实际应用中总结的Map-Reduce的理解Hadoop的MapReduce是基于Google-MapReduce

python中处理验证码的方式简单的是可以使用pytesser.image_to_string(image).strip()获取图片中的验证码，但是在使用时会出现以下错误Traceback(mostrecentcalllast):File"F:\Autotest_omengadmin\public\common.py",line150,ingetcodecode=pytesser.image_to

mark：2016-04-25#coding=utf-8 importtime fromrandomimportchoice #definealisttostoretheresult result=[0,0] #definetwofuncation orientation=['1','2','3','4','5'] defkick(): print'===Round%d-youkick!==='%

第一部分：朴素贝叶斯理论介绍公式如下：其中：p(A)、P(B)称为先验概率，P(A|B)、P(B|A)称为后验概率、条件概率。贝叶斯理论描述这样一件事情：当我们知道历史数据，即等式右边，就可以预测未来，等式左边。虽然预测是有一定概率的，但它仍然给我们预测未来一个可以参考的数据，即概率。再通俗一点，上述公式表述为：通过历史数据知道A的先验概率，以及B的后验概率时，我们就可以通过贝叶斯理论，估算A的后

第一部分：朴素贝叶斯理论介绍公式如下：其中：p(A)、P(B)称为先验概率，P(A|B)、P(B|A)称为后验概率、条件概率。贝叶斯理论描述这样一件事情：当我们知道历史数据，即等式右边，就可以预测未来，等式左边。虽然预测是有一定概率的，但它仍然给我们预测未来一个可以参考的数据，即概率。再通俗一点，上述公式表述为：通过历史数据知道A的先验概率，以及B的后验概率时，我们就可以通过贝叶斯理论，估算A的后

k-means是机器学习中聚类算法的一种，也是最容易理解的。算法思想：通过迭代，寻找K个聚类的划分方案。使得K个聚类的总体误差最小，其中误差用均值表示。算法步骤：1、根据用户给定的K值，随机选取K个聚类质心2、重复如下步骤直到收敛（即没有样本所属聚类发生变化）2.1、计算每个样本点的所属聚类2.2、统计聚类样本，更新每个聚类质心2.3、样本点所属聚类不再变化，即收敛。分类结束python代码如下：

最近学习机器学习算法，用python实现。这里记录k近邻算法的python源码实现和一些理解。文章参考了zouxy09的博文，代码参考machinelearninginaction.k近邻分类算法原理：1、根据k近邻，计算K个离待分类物品最近的物品，这K个最近的物品已经分类。2、统计K个近邻的分类结果，按照降序排列。3、分类结果值最大的，即是待分类物品类别。代码如下（根据手写数字0-9，判断未知手

python实践3：cursor() — 数据库连接操作 (2012-05-0711:00:40)转载▼标签： itpython操作数据库，要安装一个Python和数据库交互的包MySQL-python

数论及Python实践从排列与组合的python实现到”生日问题”的解释同余运算a=bm+ramodb=r如果两个数之差能被m整除，我们就说a和b对模数m同余（关于m同余）。

仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间（vectorspace）进行一次线性变换（lineartransformation）并拼上一个平移（Translation）。所以，本质上仿射变换针对的是某一向量空间（当然该空间中的任一向量）。其矩阵表达形式（matrixformal）为：y⃗ m×1=Am×nx⃗ n×1+b⃗ m×1表示为一个对向量x⃗ 平移b⃗ ，与旋转缩放A的仿射映射。也

在数论及Python实践一文中，我们介绍了组合的基本定义以及一些常规实现方法，并未充分发挥python语言的优势，本文我们从reduce函数的角度（从这个角度我们应当恢复reduce正宫娘娘的地位，因为在

二项式系数(x+y)n=(n0)xny0+(n1)xn−1y1+⋯+(nn)x0yn二项式系数的定义式：(nk)=n!k!(n−k)!二项式系数的递归计算式：(nk)=(n−1k)+(n−1k−1)对于上式可利用1式然后直接展开证明。定义式还是计算式为我们提供了使用高级语言进行编程实践的思路：利用定义式 #首先定义阶乘的计算式 deffactorial(n): return1ifn==0elsen

在Python实践中，我们往往遇到排序问题，比如在对搜索结果打分的排序（没有排序就没有Google等搜索引擎的存在），当然，这样的例子数不胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现 机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现 [email protected] http://blog.csdn.net

机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶 机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶 [email protected] http://blog.csdn.net

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级 机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级 [email protected] http://blog.csdn.net

　目录 　　　　python实践设计模式（一）概述和工厂模式　 　　　　python实践设计模式（二）Builder,Singleton,Prototype     在上次学习的基础上