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【Python】机器学习之逻辑回归

然而，在机器学习的魔法领域，我们向计算机系统灌输了海量数据，让它在数据的奔流中领悟模式与法则，自主演绎未来，不再需要手把手的指点迷津。...尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于预测一个样本属于两个类别中的哪一个。...数据读取是通过调用pd.read_csv()方法来实现的，从名为"data.csv"的文件中读取数据，并为数据的列添加了相应的标签，即'first'、'second'和'admited'。...图3 代码： def init_data(): # 将数据初始化 data = pd.read_csv("data/data.csv") # 从名为 "data.csv" 的文件中读取数据...在逻辑回归主函数中，首先从CSV文件中读取数据，并将数据的列标签设置为'first'、'second'和'admited'。这些列标签指定了数据集中各列的含义。

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    学习小组笔记Day5-蘑菇

    （用chr表示）等，根据它可以区分两个词：标量：一个元素组成的变量向量：多个元素组成的变量（补充：一个向量是一排有序排列的元素，以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。）...如何将TXT文件导入工作目录： Rstudio中运行x=read.table(file.choose())，注：括号里不用加任何东西，然后在跳出的文件中选择所需文件示例数据是如何获得的？...csv含义：在 R 语言中，我们可以从存储在 R 语言环境外的文件中读取数据。 我们还可以将数据写入将被操作系统存储和访问的文件。...R 语言可以读取和写入各种文件格式，如csv，excel，xml等。。...csv 文件是一个文本文件 ————W3Cschoolcolnames(X) #查看列名rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号，1.2.3.4...colnames(X)1<-

    2.2K40

    独家 | 手把手教你用Python的Prophet库进行时间序列预测

    正如我们预期的一样，数据集包含108行（分别代表108个月）及2列（字段）的数据。第一列是日期，第二列是销量。...需要注意的是，输出中的第一列所显示的行标（index）并不是原始数据集中的一部分，而是Pandas中对数据行进行排列时使用的一个颇有帮助的工具而已。...这就意味着我们需要修改原数据集中的列名，同时把第一列转为日期时间对象（date-time objects）——前提是如果你没有事先做好这一步的话（可以在调用read_csv函数时通过输入正确的参数来完成这个操作...进行样本外预测 在实践中，我们往往是想构建一个预测模型来对训练数据以外的情况进行预测。这被称为样本外预测。 我们可以通过和进行样本内预测时同样的方法来实现这一目标，只要指定一段不同的预测期间即可。...MAE: 1336.814 最后，我们来绘制一张真实值vs预测值的对比图。在本例中，我们能观察到预测结果很好地拟合了真实情况。模型表现得不错，给出的预测也比较合理。

    11.6K63

    如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

    那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...有的时候，时间序列数据是存在CSV文件中的。...7,3.023457405 8,2.481161007 9,3.773638612 10,5.059257738 11,3.553186083 CSV文件的第一列为时间点，第二列为该时间点上观察到的值...整个训练集是一个长度为1000的序列，前30个数首先被当作“初始观测序列”输入到模型中，由此就可以计算出下面10步的预测值。...这个CSV文件的第一列是观察时间点，除此之外，每一行还有5个数，表示在这个时间点上的观察到的数据。换句话说，时间序列上每一步都是一个5维的向量。 使用TFTS读入该CSV文件的方法为： ?

    1.1K120

    如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

    那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...从CSV文件中读入时间序列数据 有的时候，时间序列数据是存在CSV文件中的。...项目中提供了一个test_input_csv.py代码，示例如何将文件./data/period_trend.csv中的时间序列读入进来。...CSV文件的第一列为时间点，第二列为该时间点上观察到的值。将其读入的方法为： ? 从reader建立batch数据形成train_input_fn的方法和之前完全一样。...这个CSV文件的第一列是观察时间点，除此之外，每一行还有5个数，表示在这个时间点上的观察到的数据。换句话说，时间序列上每一步都是一个5维的向量。 使用TFTS读入该CSV文件的方法为： ?

    2.6K60

    飞速搞定数据分析与处理-day5-pandas入门教程（相关性与绘图）

    数据的关联性 寻找关系 Pandas模块的一个重要方面是corr()方法。corr()方法计算你的数据集中每一列之间的关系。本页中的例子使用了一个CSV文件，名为：'data.csv'。...结果解释 corr()方法的结果是一个有很多数字的表格，表示两列之间的关系有多好。这个数字从-1到1不等。...坏的相关性： "持续时间 "和 "最大脉冲 "得到了一个0.009403的相关性，这是一个非常糟糕的相关性，这意味着我们不能仅仅通过查看锻炼的持续时间来预测最大脉冲，反之亦然。...() 本页中的例子使用了一个名为：'data.csv'的CSV文件。...在下面的例子中，我们将使用 "持续时间 "作为X轴，"卡路里 "作为Y轴。

    21210

    朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析（附代码实践）

    例如，我们看到天气乌云密布，电闪雷鸣并阵阵狂风，在这样的天气特征(F)下，我们推断下雨的概率比不下雨的概率大，也就是p(下雨)>p(不下雨)，所以认为待会儿会下雨，这个从经验上看对概率进行判断。...6.朴素贝叶斯分类 贝叶斯分类器通过预测一个对象属于某个类别的概率，再预测其类别，是基于贝叶斯定理而构成出来的。在处理大规模数据集时，贝叶斯分类器表现出较高的分类准确性。...1.数据集读取 假设存在如下所示10条Python书籍订单评价信息，每条评价信息对应一个结果（好评和差评），如下图所示： ? 数据存储至CSV文件中，如下图所示。 ?..."data.csv",encoding='gbk') 6print data 7 8#取表中的第1列的所有值 9print u"获取第一列内容" 10col = data.iloc[:,0]...如下所示得到一个词频矩阵，每行数据集对应一个分类类标，可以预测新的文档属于哪一类。 ?

    6.9K51

    如何优雅地用 TensorFlow 预测时间序列：TFTS 库详细教程 | 雷锋网

    那么观察的时间点可以看做是 1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为 120,130,135,132。 从 Numpy 数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...有的时候，时间序列数据是存在 CSV 文件中的。...项目中提供了一个 test_input_csv.py 代码 ( http://t.cn/RpvgxmE)，示例如何将文件./data/period_trend.csv 中的时间序列读入进来。...整个训练集是一个长度为 1000 的序列，前 30 个数首先被当作 “初始观测序列” 输入到模型中，由此就可以计算出下面 10 步的预测值。...这个 CSV 文件的第一列是观察时间点，除此之外，每一行还有 5 个数，表示在这个时间点上的观察到的数据。换句话说，时间序列上每一步都是一个 5 维的向量。

    1.1K50

    开发 | 如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

    那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...有的时候，时间序列数据是存在CSV文件中的。...项目中提供了一个test_input_csv.py代码，示例如何将文件./data/period_trend.csv中的时间序列读入进来。...整个训练集是一个长度为1000的序列，前30个数首先被当作“初始观测序列”输入到模型中，由此就可以计算出下面10步的预测值。...这个CSV文件的第一列是观察时间点，除此之外，每一行还有5个数，表示在这个时间点上的观察到的数据。换句话说，时间序列上每一步都是一个5维的向量。 使用TFTS读入该CSV文件的方法为： ?

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    关于数据挖掘的问题之经典案例

    依据交易数据集 basket_data.csv挖掘数据中购买行为中的关联规则。 问题分析： 如和去对一个数据集进行关联规则挖掘，找到数据集中的项集之间的关联性。...将 df 中每个交易的商品项聚合成一个列表，存储到 transactions 列表中。这一步是为了将 df 转换为 apyori 库可用的格式。...df = pd.read_csv('basket_data.csv', header=0, sep=',') 读取名为 basket_data.csv (当然也可以是其他的数据)的数据集，存储到名为 df...这里将数据集的20%作为测试集，并设置随机种子为0，以保证每次运行结果的一致性。 建立一个决策树分类器模型clf，并使用fit函数对模型进行训练。在这里，我们仅使用了默认参数。...# 输出预测结果 print('该类型标签为：{}'.format(y_pred_name)) 运行结构 警告说明 运行代码是 会有一行警告 如下: 原因是在scikit-learn 1.2版本中

    14010

    ·DC竞赛轴承故障检测开源Baseline（基于Keras1D卷积 val_acc:0.99780）

    在所有类型的轴承故障诊断方法中，振动信号分析是最主要和有用的工具之一。 在这次比赛中，我们提供一个真实的轴承振动信号数据集，选手需要使用机器学习技术判断轴承的工作状态。...1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本编号，最后一列label字段为标签数据，即轴承的工作状态，用数字...注意：同一列的数据不一定是同一个时间点的采样数据，即不要把每一列当作一个特征 点击下载数据 *数据下载具体操作： ?...数据读取与处理 网络模型搭建 模型的训练 模型应用与提交预测结果 实战应用 经过对赛题的分析，我们把任务分成四个小任务，首先第一步是： 1.数据读取与处理 数据是CSV文件，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值...，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本编号，最后一列label字段为标签数据，即轴承的工作状态，用数字0到9表示。

    2K31

    如何用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

    那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...从CSV文件中读入时间序列数据 有的时候，时间序列数据是存在CSV文件中的。我们当然可以将其先读入为Numpy数组，再使用之前的方法处理。...更方便的做法是使用tf.contrib.timeseries.CSVReader读入。项目中提供了一个test_input_csv.py代码，示例如何将文件....整个训练集是一个长度为1000的序列，前30个数首先被当作“初始观测序列”输入到模型中，由此就可以计算出下面10步的预测值。...文件的第一列是观察时间点，除此之外，每一行还有5个数，表示在这个时间点上的观察到的数据。

    85330

    朴素贝叶斯详解及中文舆情分析（附代码实践）

    例如，我们看到天气乌云密布，电闪雷鸣并阵阵狂风，在这样的天气特征(F)下，我们推断下雨的概率比不下雨的概率大，也就是p(下雨)>p(不下雨)，所以认为待会儿会下雨，这个从经验上看对概率进行判断。...6.朴素贝叶斯分类 贝叶斯分类器通过预测一个对象属于某个类别的概率，再预测其类别，是基于贝叶斯定理而构成出来的。在处理大规模数据集时，贝叶斯分类器表现出较高的分类准确性。...1.数据集读取 假设存在如下所示10条Python书籍订单评价信息，每条评价信息对应一个结果（好评和差评），如下图所示： ? 数据存储至CSV文件中，如下图所示。 ?..."data.csv",encoding='gbk') 6print data 7 8#取表中的第1列的所有值 9print u"获取第一列内容" 10col = data.iloc[:,0]...如下所示得到一个词频矩阵，每行数据集对应一个分类类标，可以预测新的文档属于哪一类。 ?

    2.1K20

    怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢

    今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释： 1，dd为模拟生成的数据框数据，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd...为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名。...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行

    6.8K30

    如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

    那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...从CSV文件中读入时间序列数据 有的时候，时间序列数据是存在CSV文件中的。我们当然可以将其先读入为Numpy数组，再使用之前的方法处理。...更方便的做法是使用tf.contrib.timeseries.CSVReader读入。项目中提供了一个test_input_csv.py代码，示例如何将文件....整个训练集是一个长度为1000的序列，前30个数首先被当作“初始观测序列”输入到模型中，由此就可以计算出下面10步的预测值。...文件的第一列是观察时间点，除此之外，每一行还有5个数，表示在这个时间点上的观察到的数据。

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    十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解

    import networkx as nx DG = nx.DiGraph() #导入库并创建无多重边有向图 Gensim Gensim是一个从非结构的文本中挖掘文档语义结构的扩展包，它无监督地学习到文本隐层的主题向量表达...，从倒数第一列到结束，即为4。...同时如果想获取矩阵中的某一列数据怎么实现呢？因为在进行数据分析时，通常需要获取某一列特征进行分析，或者作为可视化绘图的x或y轴数据。...('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) #将数据写入csv文件，文件名为foo.csv df.to_csv('foo.csv...') #从csv文件中读取数据 pd.read_csv('foo.csv') #将数据写入HDF5文件存储 df.to_hdf('foo.h5','df') #从HDF5存储中读取数据

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