机器学习

      　　不多说，直接上干货！   　　特征选择里，常见的有：VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择)。   　　VectorSlicer用于从原来的特征向量中切割一部分，形成新的特征向量，比如，原来的特征向量长度为10，我们希望切割其中的5~10作为新的特征向量，使用Vector…

纯小白的第一本入门书目前这个系列的笔记已经在onenote上写完啦先发一篇试试吧~如果受欢迎就把后续的都发了

先发这几个吧，其他的等有空再编辑好发出来…欢迎大家指出我的错误哈~

这次准备做一下pandas在画图中的应用，要做数据分析的话这个更为实用,本次要用到的数据是pthon机器学习库sklearn中一组叫iris花的数据，里面组要有4个特征，分别是萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度，目标值是3种不同类型的花。 机器学习的时候在学习好这四个特征后就可以用来预测花的类型了，而图像化分析这些数据就是机器学习中很关键的步骤，接下来我…

logistic回归与线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归。logis…

在机器学习中，我们获取的数据往往存在一个问题，就是样本不均匀。比如你有一个样本集合，正例有9900个，负例100个，训练的结果往往是很差的，因为这个模型总趋近于是正例的。 就算全是正那么，也有99%的准确率，看起来挺不错的，但是我们要预测的负样本很可能一个都预测不出来。 这种情况，在机器学习中有三个处理办法，过采样、欠采样、再平衡（再缩放）   过采样：增加…

今天画一下3D图像，首先的另外引用一个包 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D，接下来画一个球体，首先来看看球体的参数方程吧 （0≤θ≤2π，0≤φ≤π） 然后就可以上代码了： from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolk…

     在通过该例子学习时https://github.com/erikreppel/visualizing_cnns，使用matplotlib中自带的imread读取图片，执行卷积运算后，发现猫的图片细节都有保存，对比例子中的CV2中的imread，怀疑是matplotlib中执行imread后执行了正规化的操作，所以卷积运算没有丢失细节信息。 在对图片…