1.PCA简介 PCA（Principal Component Analysis）：也是一个梯度分析的应用，不仅是机器学习的算法，也是统计学的经典算法 ?...高维数据向低维数据进行映射 对于一个数据集X来说，这个X有m行n列，代表有m个样本n个特征，通过我们前面学习的主成分分析法，假设我们已经求出了针对这个数据来说的前k个主成分，每一个主成分对应一个单位方向
数据4 机器学习中监督学习的基本任务 分类任务 将给定的数据进行分类，比如区分猫和狗 二分类任务 判断邮件是垃圾邮件；不是垃圾邮件 判断发放给客户信用卡有风险；没有风险 判断病患良性肿瘤；恶性肿瘤...给机器的训练数据拥有“标记”或者“答案”，人类已经给机器对数据进行了正确答案的划分，这个答案的划分本身就是监督的信息 图像已经拥有了标记信息 银行已经积累了一定的客户信息和他们信息卡的信用情况 医院已经积累了一定的病人信息和他们最终确诊是否患病的情况...市场积累了房屋的基本信息和最终成交的金额 非监督学习 给机器的训练数据没有任何的“答案”和“标记” 对没有“标记”的数据进行分类-聚类分析 对数据进行降维处理 特征提取：信用卡的信用评级和人的胖瘦无关...异常检测 半监督学习 一部分数据有“标记”或者“答案”，另一部分数据没有 更常见：各种原因产生的标记缺失 增强学习 根据周围环境的情况，采取行动，根据采取行动的结果，学习行动方式 无人驾驶 机器人...增强学习 监督学习和半监督学习是基础
1-3 η太小，会减慢收敛学习速度 ? 1-4 η太大，甚至导致不收敛 ? 1-5 其他注意事项 并不是所有函数都有唯一的极值点 ?...initial_theta,eta,n_iters = 1e4,epsilon=1e-8): """ 梯度下降法封装 initial_theta:初始化的theta值 eta:学习率...梯度下降法封装 X_b: X特征矩阵 y: 结果向量 initial_theta:初始化的theta值 eta:学习率...我们可以在真正的机器学习之前，先使用d_J_debug这种调试方式来验证一下我们的d_J_main的结果是否正确，然后再进行机器学习。...d_J_debug是通用的，可以放在任何求导的debug过程中，所以可以作为我们机器学习的工具箱来使用 ---- 7.梯度下降法的总结 7.1 小批量 批量梯度下降法 随机梯度下降法 下面来看下二者的对比
11 通过上面的推导，我们可以归纳出一类机器学习算法的基本思路，如下图；其中损失函数是计算期望值和预测值的差值，期望其差值（也就是损失）越来越小，而效用函数则是描述拟合度，期望契合度越来越好 ?
i in nearset[:self.k]] votes = Counter(topK_y) return votes.most_common(1)[0][0] 再看机器学习...1 可以说kNN是一个不需要训练过程的算法 k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法 为了和其他算法统一，可以认为训练数据集就是模型 ---- 3.判断机器学习算法的性能 ?...使用训练数据集的均值和方差将测试数据集归一化 4.使用训练数集训练处模型 5.使用归一化后的测试数据集测试分类的准确度（accuracy） 6.使用网格搜索寻找最好的超参数，然后回到1-5 ---- 机器学习流程回顾
平方前面的系数 lin_reg2.coef_ array([1.08043759, 0.52423752]) lin_reg2.intercept_ 1.9427736300237914 3.总结 多线性回归在机器学习算法上并没有新的地方...,y100_predict) 4.192433747323001e+21 刚刚我们进行的实验实际上在实验模型的复杂度，对于多项式模型来说，我们回归的阶数越高，我们的模型会越复杂，在这种情况下对于我们的机器学习算法来说...降低方差会提高偏差，降低偏差会提高方差 机器学习的主要调整来源于方差（这是站在算法的角度上，而不是问题的角度上,比如对金融市场的理解，很多人尝试用历史的数据预测未来的金融走势，这样的尝试通常都不太理想...样本非常大（比如多项式回归时degree=100） 9.L1,L2和弹性网络 Ridge和LASSO都是在损失函数中添加一项，来调节θ的值使其尽可能的小，使得我们的模型泛化能力更好一些 ---- 在机器学习领域中...在机器学习领域中，经常使用这种方式来创造出一些新的方法，这些方法虽然名词非常的酷，但是他们背后的意义是非常简单的 模型泛化的一个举例。我们在考试前会做很多练习题。
参考链接： Python3中级主题 原文 文章目录 1 作者2 学习进程3 目录 1 作者 译者：XerCis 姓名：Matt Harasymczuk 邮箱：matt@astrotech.io...slideshare：https://www.slideshare.net/astrotech/presentations Github：https://github.com/astromatt 2 学习进程... 注意：在学习之前，请根据安装Python和配置环境 Python基础Python中级Python高级Django框架Python网络Python测试Python科学与工程Python机器学习 注意...：如果您对本书主题的培训课程感兴趣，请发邮件至matt@astrotech.io 这个系列的其他书 Python和机器学习DevOps和开发工具生态系统CI/CD中的GIT和GIT流敏捷软件开发工程...python.astrotech.io 3 目录 具体内容太多，只放章节名 简介数据类型控制流函数标准库日期和时间序列化面向对象编程优良编程习惯设计模式HTTP和WebCI/CD，版本控制和分发高性能科学与工程数值分析数据可视化机器学习
matplotlib基础 matplotlib 基础 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as ...
python3验证码机器学习 文档结构为 -- iconset -- ... -- jpg -- captcha.gif -- py -- crack.py 需要的库 pip3 install...pillow or easy_install Pillow 必须文件下载地址 python3验证码机器学习 1.读取图片，打印图片的结构直方图 # !
2.1 一直替代方法是是使用array可以在构造数组的时候限定类型，但是由于array只是把元素当成一个一维或者多维数组，而并没有当做矩阵，向量，所以也没有提供相应的方法函数，使得在机器学习中非常的不方便
Machine learning is the idea that there are generic algorithms that can tell you...
/usr/bin/python3 #coding:utf-8 #功能:数值类型转换内置函数 print("整形 : 0xa=",int('0xa',16)," 0x12=",int('12',16),.../usr/bin/python3 # coding:utf-8 # 功能：迭代器与生成器 import sys #引入 sys 模块 list = [1, 2, 3, 4] it =.../usr/bin/python3 #功能：生成器yield import sys #案例1： def gener(): print("生成器被执行!".../usr/bin/python3 #功能：实现函数功能 def fun(num1,num2): '函数功能：求出两个数之和' #通过 函数名..../usr/bin/python3 #功能：使用匿名函数 #函数定义 sum = lambda arg1,arg2: arg1 + arg2 sum.
源码文件默认使用utf-8编码，所以可以正常解析中文,无需指定 UTF-8 编码,但在开发得时候需要设置 py 文件存储的格式为 UTF-8，否则会出现类似以下错误信息 4.2 Python基础语法学习...2)Python3 中，把 True 和 False 定义成关键字了，它们的值还是 1 和 0，它们可以和数字相加。...我们主要从创建和访问元组，更新和删除一个元组，元组相关的操作符进行学习： 拼接操作符(两边的数据类型要一致) 重复操作符( 8 * (8,)) 关系操作符(大于、小于等) 成员操作符([in]...print("一个元素",tup2) #功能：元组tuple 戴上了枷锁的列表 tup = (1,2,3,4) #定义一个元组 temp = 1,2,3,4 #另外一钟方法也能定义一个元组(值得学习...# set 可以进行集合运算 a = set('abracadabra') b = set('alacazam') # 下面运算是值得学习的 集合可以进行 差集 print(a - b) #
命名空间：指定该模块名和模块内的方法名称进行拼接如hello.hi() 模块优点： 代码阅读编写方便,模块化编程 实现代码的重用 优雅/明确/简单 (1) 导入与选择执行 案例： #/usr/bin/python3...>>> import sys >>> sys.path ['', 'D:\\Python3\\python37.zip', 'D:\\Python3\\DLLs', 'D:\\Python3\\lib'...Python3\\lib\\site-packages'(推荐), 'D:\\Python3\\lib\\site-packages\\easygui-0.98.1-py3.7.egg'] # 导入模块时候...#补充： PEP是Python Enhancement Proposals的缩写(Python增强建议书的意思,用来规范与定义Python各种加强与衍生的功能的技术规格让开发者能共同遵循的依据), 学习一个模块的重要方法...__file__ #模块的源代码文件 'D:\\Python3\\lib\\timeit.py' >>> timeit.__doc__ #显示帮助可采用print进行格式化输出
: 一般使用utf8 errors: 报错级别 newline: 区分换行符 closefd: 传入的file参数类型 #如果该文件无法被打开,会抛出 OSError #File对象的方法参考笔记中Python3.../usr/bin/python3 #coding:utf-8 #原理：文件系统 #/****案例1：文件内容遍历***/ file = open('python.txt','r+',encoding=.../usr/bin/python3 #功能：数据序列化(二进制) import pickle import os value = dict.fromkeys((1,2,3,5,6),'pickle')...语句处理文件可以减少需要编写的代码量和粗心的错误; def file_compare(file1, file2): with open(file1) as f1, open(file2) as f2: # 值得学习...__new__(cls,string) #返回修改后得字符给对象 a = CapStr('I love Study Python3!')
正式地讲，人工智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。 机器学习可以帮助我们解决这类任务 ，所以我们说，机器学习是一种人工智能技术。...那么机器学习是怎么解决这类任务的呢？ 机器学习（Machine learning）是一类基于数据或者既往的经验,优化计算机程序的性能标准的方法。...） ，对于一个任务而言，泛化能力越强，这个机器学习算法就越成功。...然而，当前在无监督学习领域并没有取得像监督学习那样的突破性进展。由于在无人驾驶领域主要应用的机器学习技术仍然是监督学习，本文将重点讲监督学习的相关内容。...▌小结 在本文中，我们没有介绍任何一种具体的机器学习算法和模型，但是我们快速的了解了机器学习任务中的重要成分和结构，以下我们来进行一个小的总结： 首先，机器学习是用来完成特定的任务的:比如说手写字识别，
最近在看吴恩达的机器学习视频课程，之前也看过但是当时因为很多数学推导放弃了，这次再看，发现自己竟然能看进去了。可能心态有了变化，不是那么急功近利了。 最开始讲的就是线性回归算法的求解过程。...求解一个机器学习问题，首先得分清楚是什么问题，是分类问题？回归问题？还是聚类问题等等。 这里是回归问题，案例是房价预测。...工程解法也能解决问题，但是需要人为设置学习率，还需要设置结束迭代的条件，这些步骤可能需要探索才能得到。虽然繁琐，但是在特征特别多的情况下效果也比较好。
当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。...MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片。它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。...这里顺带说一下还有一个回归：logistic，因为这里我们表示的状态不只两种，因此需要使用softmax 三、标签介绍（有监督学习／无监督学习） 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程...，也称为监督训练或有教师学习举个例子，MNIST自带了训练图片和训练标签，每张图片都有一个对应的标签，比如这张图片是1，标签也就是1,用他们训练程序，之后程序也就能识别测试集中的图片了，比如给定一张2的图片...tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data """MNIST机器学习
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