hehai123321-CSDN博客

原创 jupyter报错：module pandas has no attribute core

在jupyter运行python代码的时候报错，卸载重装最新的pandas不行（1.0.3）；最后安装老版本不再报错： pip install pandas==0.22；我的jupyter是运行在linux ubuntu上，平时本地远程访问，错误仅发生在notebook上，本地使用最新的pandas运行是不会报错的，推测可能是jupyter某些设置和最新的pandas有冲突；...

2020-05-28 15:16:35 1733

转载支持向量机原理总结

支持向量法向量截距复数虚数等高线：网上很多举例用的是等高线视角梯度凸函数拉格朗日乘子法拉格朗日对偶向量内积：http://dec3.jlu.edu.cn/webcourse/t000022/teach/chapter5/5_1.htm 松弛变量函数间隔：|w*x+b|,当定义分隔面上方y=1,分隔面下方y=-1时，函数间隔即为y*(w*x+b),用

2019-07-16 14:47:17 611

原创 Python Logistic回归--抛去复杂公式的简单理解

def gradAscent(dataMat,classLabels): dataMatrix = np.mat(dataMat) labelMat = np.mat(classLabels).transpose() m,n = np.shape(dataMatrix) #100,3 alpha = 0.001 maxCycles = 500

2019-07-10 10:22:20 504

原创机械压缩去词--代码实现（python数据分析与挖掘实战第15章）

filelist = ['可以，可以可以可以可以可以','很费电很费电很费电']filelist2 = []for a_string in filelist: temp1 = a_string.strip('\n') temp2 = temp1.lstrip('\ufeff') temp3 = temp2.strip('\r') char_list = l...

2019-07-03 15:42:05 4708 3

转载机器学习正则化信息收集

机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思？L1正则假设参数的先验分布是Laplace分布，可以保证模型的稀疏性，也就是某些参数等于0；L2正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或太小在实际使用中，如果特征是高维稀疏的，则使用L1正则；如果特征是低维稠密的，则使用L2正则。

2018-01-05 16:28:31 203

转载 numpy矩阵相关和线性代数linalg模块

numpy linalg模块# 线性代数# numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。import numpy as np# 1. 计算逆矩阵# 创建矩阵A = np.mat("0 1 2;1 0 3;4 -3 8")print (A)#[[ 0 1 2]# [ 1 0 3]

2017-10-31 16:32:34 1193

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2017-10-22 21:38:25 219

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