qq_26402041-CSDN博客

原创吴恩达机器学习ex8 python实现

这个项目包含了异常检测和推荐系统，使用高斯模型实现异常检测算法，并将其应用于检测网络上的故障服务器。我们还将看到如何使用协作过滤构建推荐系统，并将其应用于电影推荐数据集。1 异常检测1.1 读取数据和数据可视化import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbfrom scipy.io import loadmatdata=loadmat(r'C:\Users\x

2020-11-03 14:10:37 410 1

原创吴恩达机器学习ex7 python实现

这个项目包含了K-means 和PCA（主成分分析）1 Kmeans聚类1.1 读取数据import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbfrom scipy.io import loadmat定义函数，返回离样本最近的中心def find_closest_center(X,center): m=X.shape[0] k=center.shap

2020-11-03 00:07:05 1132 3

原创吴恩达机器学习ex6 python实现

这个项目包含了SVM支持向量机1 SVM支持向量机1.1 读取数据import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbfrom scipy.io import loadmatraw_data=loadmat(r'C:\Users\霹雳蛙\Desktop\机器学习\machine-learning-ex6\machine-learning-ex6\ex6\xxx.mat

2020-11-02 23:33:41 580

原创吴恩达机器学习ex5 python实现

这个项目包含了偏差和方差，训练集&验证集&测试集1 正则化线性回归1.1 数据可视化import numpy as npimport scipy.io as sioimport scipy.optimize as optimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns读取数据data=sio.loadmat(r'C:\Users\xxx\Desktop\机器学习\mach

2020-11-01 23:30:54 403

原创吴恩达机器学习ex4 python实现

这个项目包含了吴恩达机器学习ex4的python实现，主要知识点为反向传播神经网络1.神经网络1.1数据可视化import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibfrom scipy.io import loadmatfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoderdata=loadmat(r'C:\Users\xxx\Des

2020-10-27 00:07:40 417 3

原创吴恩达机器学习ex3 python实现

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibfrom scipy.io import loadmatfrom sklearn.metrics import classification_reportdata=loadmat(r'C:\Users\霹雳蛙\Desktop\机器学习\machine-learning-ex3\machine-learning-ex3\ex3

2020-10-25 14:41:16 463

原创吴恩达机器学习ex2 python实现

这个项目包含了吴恩达机器学习ex2的python实现，主要知识点为逻辑回归、正则化。1.逻辑回归构建一个逻辑回归模型来预测，某个学生是否被大学录取。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。1.1数据预处理import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltpath=r'C:\Users\xxx\Desktop\机器学习\machine-learning-ex2\machine-le

2020-10-20 13:46:46 703 3

原创吴恩达机器学习ex1 python实现

这个项目包含了吴恩达机器学习ex1的python实现1.输出一个5*5的单位矩阵import numpy as npA=np.eye(5)A.shape(5, 5)2. 单变量的线性回归根据城市人口数量，预测开小吃店的利润数据在ex1data1.txt里，第一列是城市人口数量，第二列是该城市小吃店利润。2.1导入数据并查看数据分布导入数据，原数据中无标题，故header=None，路径也可以用r’ xxxxx ‘import pandas as pdimport matp

2020-10-18 20:29:45 256

原创 acwing算法-高精度四则运算

目录（一）整数二分（1）题目-数的范围（2）代码`（二）浮点数二分（1）题目-数的三次方根（2）代码（三）总结（一）整数二分（1）题目-数的范围给定一个按照升序排列的长度为n的整数数组，以及 q 个查询。对于每个查询，返回一个元素k的起始位置和终止位置（位置从0开始计数）。如果数组中不存在该元素，则返回“-1 -1”。输入格式第一行包含整数n和q，表示数组长度和询问个数。第二行包含n个整数（均在1~10000范围内），表示完整数组。接下来q行，每行包含一个整数k，表示一个询问元素。输出格

2020-10-09 09:31:32 255

原创 acwing算法-二分及其应用

目录（一）整数二分（1）题目-数的范围（2）代码`（二）浮点数二分（1）题目-数的三次方根（2）代码（三）总结（一）整数二分（1）题目-数的范围给定一个按照升序排列的长度为n的整数数组，以及 q 个查询。对于每个查询，返回一个元素k的起始位置和终止位置（位置从0开始计数）。如果数组中不存在该元素，则返回“-1 -1”。输入格式第一行包含整数n和q，表示数组长度和询问个数。第二行包含n个整数（均在1~10000范围内），表示完整数组。接下来q行，每行包含一个整数k，表示一个询问元素。输出格

2020-10-08 20:04:24 207

原创 acwing算法-快排和归排的应用

目录（一）快速排序（1）题目-求第k个数（2）代码`（二）归并排序（1）题目-求逆序数对（2）代码（三）总结（一）快速排序（1）题目-求第k个数给定一个长度为n的整数数列，以及一个整数k，请用快速选择算法求出数列从小到大排序后的第k个数。输入格式第一行包含两个整数 n 和 k。第二行包含 n 个整数（所有整数均在1~109范围内），表示整数数列。输出格式输出一个整数，表示数列的第k小数。数据范围1≤n≤100000,1≤k≤n输入样例：5 32 4 1 5 3输出样例：

2020-10-07 16:20:48 112

原创 acwing算法-排序

目录（一）快速排序（1）题目（2）代码`（二）归并排序（1）题目（2）代码（三）总结（一）快速排序（1）题目给定你一个长度为n的整数数列。请你使用快速排序对这个数列按照从小到大进行排序。并将排好序的数列按顺序输出。输入格式输入共两行，第一行包含整数 n。第二行包含 n 个整数（所有整数均在1~109范围内），表示整个数列。输出格式输出共一行，包含 n 个整数，表示排好序的数列。数据范围1≤n≤100000输入样例：53 1 2 4 5输出样例：1 2 3 4 5（

2020-10-06 20:13:58 174

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