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【机器学习实战】第5章 Logistic回归

梯度上升法 梯度的介绍 需要一点点向量方面的数学基础 向量 = 值 + 方向 梯度 = 向量 梯度 = 梯度值 + 梯度方向 梯度上升法的思想 要找到某函数的最大值，最好的方法是沿着该函数的梯度方向探寻...α：上面的梯度算法的迭代公式中的阿尔法，这个代表的是移动步长。移动步长会影响最终结果的拟合程度，最好的方法就是随着迭代次数更改移动步长。...，该方法在处理 100 个左右的数据集时尚可，但如果有数十亿样本和成千上万的特征，那么该方法的计算复杂度就太高了。...，但也有一些区别: 第一，后者的变量 h 和误差 error 都是向量，而前者则全是数值；第二，前者没有矩阵的转换过程，所有变量的数据类型都是 NumPy 数组。...判断优化算法优劣的可靠方法是看它是否收敛，也就是说参数是否达到了稳定值，是否还会不断地变化？下图展示了随机梯度上升算法在 200 次迭代过程中回归系数的变化情况。

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手把手带你开启机器学习之路——房价预测(二)

步骤为： ① 先创建imputer实例 ② 调用fit方法将实例适配到训练集 ③ 调用transform方法进行缺失值填充，最终返回包含转换后特征的一个numpy数组。...转换器调用transform方法，传入待转换数据集，返回转换后的数据集。本例中，imputer也是转换器，把数据集转换为了x，x是填充缺失值后的数据集。...然后尝试第二个dict中的参数组合，共2X3=6种，并且次数的booststrap参数应该设置为False(默认值为True)。...将最优模型应用于测试集 通过前面的分析，我们认为随机森林模型效果是最好的，并且使用两种方式取得了最佳的超参数。接下来要在测试集上使用最佳模型。见下面的代码： ?...我们在之前构造了处理对数据集进行预处理的流水线，在测试集上也只需要调用transform方法就可以很方便地转换数据，并最终将模型预测的结果与实际结果进行比较得到测试集上的RMSE。

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Logistic回归算法及Python实现

其中x是分类器输入的数据，向量\omega即为我们要找的最佳回归系数，为了寻找最佳回归系数，我们需要用到最优化理论的一些知识。 这里采用梯度上升算法（求最大值），求最小值使用梯度下降。...4.1 梯度上升算法 梯度上升算法基于的思想是：要找到某函数的最大值，最好的办法就是沿着该函数的梯度方向探寻，如果梯度记为\nabla, 则函数f(x,y)的梯度由下式表示： \nabla f(x,y)...由于可以在新样本到来时对分类器进行增量式更新，因而随机梯度上升算法是一个在线学习方法。...另外，虽然alpha会随着迭代次数不断减小，但永远不会减小到0，这是因为alpha更新公式中存在一个常数项，必须这样做的原因是为了保证在多次迭代之后新数据仍然具有一定得影响。...另一点值得注意的是，在降低alpha的函数中，alpha每次减少$\frac{i}{j+i}$时，alpha就不是严格下降的。便面参数的严格下降也常见于模拟退火算法等其他优化算法中。

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Logistic 回归算法及Python实现

其中x是分类器输入的数据，向量$\omega$即为我们要找的最佳回归系数，为了寻找最佳回归系数，我们需要用到最优化理论的一些知识。 这里采用梯度上升算法（求最大值），求最小值使用梯度下降。...4.1 梯度上升算法 梯度上升算法基于的思想是：要找到某函数的最大值，最好的办法就是沿着该函数的梯度方向探寻，如果梯度记为$\nabla$, 则函数$f(x,y)$的梯度由下式表示： $\nabla f...由于可以在新样本到来时对分类器进行增量式更新，因而随机梯度上升算法是一个在线学习方法。...另外，虽然alpha会随着迭代次数不断减小，但永远不会减小到0，这是因为alpha更新公式中存在一个常数项，必须这样做的原因是为了保证在多次迭代之后新数据仍然具有一定得影响。...另一点值得注意的是，在降低alpha的函数中，alpha每次减少$\frac{i}{j+i}$时，alpha就不是严格下降的。便面参数的严格下降也常见于模拟退火算法等其他优化算法中。

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归一化vs标准化，哪个更好

在本教程中，让我们看看哪一个是更好地。 ? 众所周知，特征工程是将原始数据转换为数据集的过程。有各种可用的功能工程技术。...归一化 理论 归一化是将数字特征转换为标准值范围的过程。...使用sklearn预处理-Normalizer 在将“ Age”和“ Weight”值直接输入该方法之前，我们需要将这些数据帧转换为numpy数组。...= df['Weight'] X = X.to_numpy() y = y.to_numpy() 上面的步骤非常重要，因为fit（）和transform（）方法仅适用于数组。...通常，最好使用Z分数标准化，因为最小-最大缩放容易过度拟合。 什么时候使用标准化？ 上述问题没有答案。如果您的数据集较小且有足够的时间，则可以尝试上述两种技术并选择最佳的一种。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第02章 一个完整的机器学习项目（下）选择并训练模型模型微调启动、监控、维护系统实践！练习

imputer来对训练集进行转换，通过将缺失值替换为中位数： X = imputer.transform(housing_num) 结果是一个普通的Numpy数组，包含有转换后的特征。...对这个组合，RMSE的值是49959，这比之前使用默认的超参数的值（52634）要稍微好一些。祝贺你，你成功地微调了最佳模型！ 提示：不要忘记，你可以像超参数一样处理数据准备的步骤。...你可以方便地通过设定搜索次数，控制超参数搜索的计算量。 集成方法 另一种微调系统的方法是将表现最好的模型组合起来。...你已经看到，大部分的工作是数据准备步骤、搭建监测工具、建立人为评估pipeline和自动化定期模型训练，当然，最好能了解整个过程、熟悉三或四种算法，而不是在探索高级算法上浪费全部时间，导致在全局上的时间不够...最佳的SVR预测表现如何？ 尝试用RandomizedSearchCV替换GridSearchCV。 尝试在准备pipeline中添加一个只选择最重要属性的转换器。

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sklearn库的使用_导入turtle库的方法

CountVectorizer.inverse_transform() 输入值为数组或者sparse矩阵 返回值为转换之前的数据格式 CountVectorizer.get_feature_names...() 输入值为数组或者sparse矩阵 返回值为转换之前的数据格式 TfidfVectorizer.get_feature_names 返回值为类别的名称 2、特征预处理： ①归一化： sklearn.preprocessing.MinMaxScaler...() 输入值为numpy array格式的数据[n_samples,n_features] [样本数，特征数] 返回值为形状相同的array 标准化的方法比较适合大数据的处理，在样本足够多的情况下比较稳定...() 输入值为numpy array格式的数据[n_samples,n_features] [样本数，特征数] 返回值为删除了低方差特征的特征后的数组 ②相关系数过滤式降维： 相关系数的计算方法：scipy.stats.pearsonr...] [样本数，特征数] 返回值为转换之后为指定维数的数组 四、机器学习的算法训练（设计模型） Sklearn中算法训练的基本使用： 1.实例化一个estimator类 2.estimator调用fit(

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API统一、干净，适配PyTorch、TF，新型EagerPy实现多框架无缝衔接

最初，Theano、Caffe、MXNet、TensorFlow 和 CNTK 等很多流行的深度学习框架使用的是基于图的方法。...在 EagerPy 中，所有运算都成为了张量对象（tensor object）上可用的方法。这样就可以按照它们的自然顺序（x.square().sum().sqrt()）来链接操作。...此外，最初的原生张量通常可以利用. raw 属性实现访问。完整示例如下代码 6 所示： ? EagerPy 和原生张量之间的转换。 在函数中通常将所有输入转换为 EagerPy 张量。...但是，最后一行代码中的 result.raw 调用依然会提取底层原生张量。通常而言，实现的通用函数最好可以透明地操控任何原生张量和 EagerPy 张量，也就是说返回类型应该总是与输入类型相匹配。...不久之前， KDD 2020 公布了最佳论文、最佳学生论文等多个奖项。其中，最佳学生论文奖由杜克大学的李昂、杨幻睿、陈怡然和北航段逸骁、杨建磊摘得。

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PyTorch 60分钟入门系列之PyTorch简介

这些方法将重用输入张量的属性，例如dtype，除非用户提供了新的值 print(x) #打印之前的x值 x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double) # new..._* 方法可以更改x的值，维度和类型 print(x) x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) # 类型与值进行覆盖 print(x)...Numpy与Torch张量的相互转换 Torch的Tensor和Numpy的数组会共享它们的底层存储位置，改变其中一个，另外一个也会改变。...Numpy数组T转换成orch张量 import numpy as np #导入numpy a = np.ones(5) #创建numpy数组 b = torch.from_numpy(a) #numpy...转化成torch张量 np.add(a, 1, out=a) #numpy数组数据加一 print(a) # numpy数组发生变化 print(b) # torch张量因为与numpy共享底层存储因此也发生变化

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数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

通常，它们围绕两种策略中的一种：使用在全局表示缺失值的掩码，或选择表示缺失条目的标记值。 在掩码方法中，掩码可以是完全独立的布尔数组，或者它可以在数据表示中占用一个比特，在本地表示值的空状态。...在标记方法中，标记值可能是某些特定于数据的惯例，例如例如使用-9999或某些少见的位组合来表示缺失整数值，或者它可能是更全局的惯例，例如使用NaN（非数字）表示缺失浮点值，这是一个特殊值，它是 IEEE...这些方法都没有权衡：使用单独的掩码数组需要分配额外的布尔数组，这会增加存储和计算的开销。标记值减少了可以表示的有效值的范围，并且可能需要 CPU 和 GPU 算法中的额外（通常是非最优的）逻辑。...Pandas 中的NaN和None NaN和None都有它们的位置，并且 Pandas 的构建是为了几乎可以互换地处理这两个值，在适当的时候在它们之间进行转换： pd.Series([1, np.nan...删除空值 除了之前使用的掩码之外，还有一些方便的方法，dropna()（删除 NA 值）和fillna()（填充 NA 值）。

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OpenCV 实战：3 步实现图像降噪

这应该是一个很有创意的想法，因为我们的降噪模型不够智能，无法计算出噪声。我们必须自己确定价值观。在这种情况下，最好的方法通常是尝试不同的值并找到最佳结果。...OpenCV是一个非常知名的计算机视觉工具包。作为OpenCV库的先决条件，我们将需要安装NumPy。读取图像时，我们将像素转换为数组。NumPy将在后台进行该操作。...当处理多维数组时，NumPy是无法替代的。 降噪模型： 这是该项目的有见地的部分。首先，我们将分享将用于减少噪声的算法。然后，我们将分享它具有多少个参数以及每个参数的含义。...另外，它应该是一个奇数整数（21是官方文档推荐的值，因为它适用于大多数嘈杂的图像情况）。 步骤一、安装软件包 我们必须安装两个库才能使我们的程序正常运行：numpy和opencv-python。...我们将使用OpenCV的imwrite方法。如下是传递变量和要保存的文件名。

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NumPy进阶修炼80题｜41-60

大家好，又到了NumPy进阶修炼专题，其实已经断更很久了，那么在本文正式发布题目之前，先说下改动的地方，在以前的Pandas120题和NumPy热身20题中，我都是将我的答案附在每一题的后面?...这种形式的题目对于读者来说，尤其是新手朋友们，很容易被我的思路带进去，实际上不论我的pandas还是numpy的习题，每一题都有多种解法，并且我的解法有时也并不是最佳方法，所以为了让大家多一点自己思考的时间...41 数据创建 题目：生成6行6列的二维数组，值为1-100随机数 难度：⭐ 答案 data = np.random.randint(1,100, [6,6]) 42 数据查找 题目：找到每列的最大值...data本身转换 53 数据修改 题目：将data1小于5的元素修改为nan 难度：⭐⭐ 答案 data1[data1 < 5] = np.nan 54 数据处理 题目：删除data1含有空值的行...，欢迎思考与我不同的解法，你可以在早起Python后台回复numpy来获取Notebook的两种版本习题来练习，其实NumPy中的操作没有Pandas中的多变，所以全部大概在80题左右，本周会更新完毕，

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如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

100, size=9)a = a.reshape((3,3))print(a)m = np.argmax(a)r, c = divmod(m, a.shape[1])print(r, c)代码分析：我们在之前的基础上进一步计算了最大值在二维数组中的行索引和列索引...首先，我们随机生成整数数组并对其进行了重塑，与之前相同。然后，我们使用np.argmax(a)函数来找到数组a中的最大值，并返回其在展平（flatten）数组中的索引。...输出：[[42 86 40] [63 36 77] [38 60 98]](2, 2)3.总结第一种方法优点：使用了NumPy库提供的函数和方法，简化了数组操作和计算最大值的过程。...缺点：使用了两次数组重塑操作，可能会带来一定的性能开销，特别是在处理更大的数组时。只考虑了数组中最大值的位置，没有处理多个元素具有相同最大值的情况。...第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。

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机器学习 | KMeans聚类分析详解

不同距离所对应的质心选择方法和Inertia如下表所示, 在KMeans中，只要使用了正确的质心和距离组合，无论使用什么样的距离，都可以达到不错的聚类效果。...，另一种方法是降低收敛需要的迭代次数，从而达到快速收敛的目的。...'k-means++' 聚类算法 'k-means++'聚类算法是在KMeans算法基础上，针对迭代次数，优化选择初始质心的方法。...在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。...如果算法在完全收敛之前已停止（受到'tol'和'max_iter'参数的控制），这些返回的内容将与'labels_'中反应出的聚类结果不一致。

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带你建立一个完整的机器学习项目

因此在画图之前，你要指定 Matplotlib 要使用的后端。 最简单的方法是使用 Jupyter 的魔术命令%matplotlib inline。...你能慢慢建立一个转换函数库，可以在未来的项目中复用。 在将数据传给算法之前，你可以在实时系统中使用这些函数。 这可以让你方便地尝试多种数据转换，查看哪些转换方法结合起来效果最好。...、丢弃其它的，来转换数据，并将输出DataFrame转变成一个 NumPy 数组。...结果是一个包含 10 个评分的数组。...这个类的使用方法和类GridSearchCV很相似，但它不是尝试所有可能的组合，而是通过选择每个超参数的一个随机值的特定数量的随机组合。 集成方法 另一种微调系统的方法是将表现最好的模型组合起来。

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《机器学习系统设计》助你从新手迅速成长为大咖

另一种更好的、更加面向未来的方法是将这个过程自动化，即选择一组电子邮件元数据信息和邮件正文/文件夹名对，让算法据此选出最好的规则集。...本书余下的各章会详细讲述之前介绍的5个步骤，同时突出介绍使用Python的机器学习方法在各种应用场景中的不同方面。...1.4.1 NumPy、SciPy和Matplotlib简介 在讨论具体的机器学习算法之前，必须说一下如何最好地存储需要处理的数据。...在NumPy和SciPy这个组合中，NumPy提供了对高度优化的多维数组的支持，而这正是大多数新式算法的基本数据结构。SciPy则通过这些数组提供了一套快速的数值分析方法库。...sp.isnan(y)返回一个布尔型的数组，用来表示某个数组项中的内容是否是一个数字。我们可以使用~在逻辑上对数组取反，使我们可以在x和y中只选择y值合法的项。

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

在 MATLAB 中的数组赋值都以双精度浮点数的 2D 数组存储，除非你指定维数和类型。对这些数组的 2D 实例的操作都是模仿线性代数中的矩阵操作。 在 NumPy 中，基本类型是多维数组。...此外，Python 通常被嵌入为脚本语言到其他软件中，在那里也可以使用 NumPy。 MATLAB 数组切片使用传值语义，具有延迟写入复制的机制，以防在需要之前创建副本。切片操作会复制数组的部分。...MATLAB 结果是由逻辑值 0 和 1 组成的数组。NumPy 结果是由布尔值False和True组成的数组。...在网格上评估函数的最佳方法 [x,y]=meshgrid([1,2,4],[2,4,5]) np.meshgrid([1,2,4],[2,4,5]) 两个二维数组：一个是 x 值，另一个是 y 值 np.ix...例如，子类可以选择使用此方法将输出数组转换为子类的实例，并在将数组返回给用户之前更新元数据。 有关这些方法的更多信息，请参阅 ndarray 子类化 和 ndarray 子类型的特定特性。

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CSS 尺寸单位概述

在本文中，我们将探讨 CSS 尺寸单位的四大类别。我们将了解这些尺寸单位的用途、它们的最佳工作原理，以及如何在每种情况下选择最佳尺寸单位，从而在各种媒体和设备尺寸下优化我们的布局。...在继续之前，先明确下后面频繁提到的有关概念：指定值、计算值和使用值。 「指定值」是文档样式表中显示的 CSS 属性的值。 「计算值」是浏览器应用级联规则、继承规则和属性定义后的属性值。...「使用值」是浏览器进行最终调整和转换后的属性值。在此过程中，相对单位会转换为绝对单位。对于有屏幕的媒体（即有屏幕的设备），物理单位会转换为等效的像素单位。...但在屏幕上，2in 的计算值为 192px。 绝对单位不受字体规格、继承属性值或视口的影响。在了解输出介质的物理特性时，使用绝对单位效果最佳。 避免在font-size属性中使用绝对值。...大、小和默认视口尺寸都是稳定值。只有当视口本身发生变化时，例如从纵向模式旋转到横向模式时，它们才会发生变化。

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C++ 算法进阶系列之聊聊动态规划的两把刷子

Tips： 于本题而言，不同的按键次数可以认为是一个个子问题。 在屏幕上输出A，也就是让屏幕上的A字符的个数发生变化，可以有2种选择： 直接按下A键。只需要一次按键就能输出｀Ａ｀。 复制屏幕上的A。...先按下ctrl+A、ctrl+C，在缓冲区添加内容 ，然后可以重复按ctrl+v在屏幕上输出字母A。 则在不同的按键次数下，哪一种选择最佳？...本题中动态规划算法要做的是： 由小规模状态下的积累得到到大规模状态下的结果。此题要计算的是当按键次数的变化下子母A的个数。 当次数状态量发生变化后，需要选择出最理想方案。...在两个方案中选择直接按下子母键为最佳方案。 当按键次数为4时。 直接按下A键输入A，此时屏幕上的A字符为4个。 使用复制方案在屏幕上输出Ａ时。...其它位置的值，需要在上边和左边的值里选择最小值后再与原数组中同位置的值相加。如下图所示A位置可以有2 个选择，选择其中较小的值。 以此类推，可得到余下所有位置的值。

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