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RSS订阅原创 pandas.plot()参数详解
Parameters:x : label or position, default None#指数据框列的标签或位置参数y : label or position, default Nonekind : str‘line’ : line plot (default)#折线图‘bar’ : vertical bar plot#条形图‘barh’ : horizontal bar p...
2019-08-29 10:22:57
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原创 最简单反向传播神经网络TensorFlow实现
最简单反向传播神经网络TensorFlow实现一. 准备输入数据二. 定义网络结构三. 定义方向传播四. 训练网络一. 准备输入数据二. 定义网络结构三. 定义方向传播四. 训练网络#ecoding=utf-8import numpy as npimport tensorflow as tf#准备训练数据集trainX = np.random.random(size=[100,...
2019-03-19 19:34:27
571
原创 决策树ID3,C4.5,CART
ID3 : 信息增益、集和熵-集和按照属性划分后每个子集信息熵加权和C4.5 : 信息增益率、信息增益/属性信息熵，剪枝，连续，缺失CART: 基尼系数、按照属性划分后每个子集合基尼指数加权和（1-概率平方和），二叉树，特征再分裂参数1,criterion : string, optional (default="gini")，节点分裂标准2,splitter : string, op...
2019-03-19 09:52:22
227
原创 tensorflow实现最简单的前向传播
#定义输入和参数x = tf.constant([[1. , 2.]])w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3] , stddev=1 , mean=0 , seed=1))w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,1] , stddev=1 , mean=0 ,seed=1))#定义前向传播过程a = tf.ma...
2019-03-19 09:50:13
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1
原创 python matplot绘图整理，中文显示，坐标轴，标记，柱状图
1. 中文标注windows+linuxplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替换sans-serif字体）plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）Macfrom matplotlib.font_manager...
2019-01-18 14:33:55
12491
原创 python numpy 多项式拟合
#ecoding=utf-8import matplotlib.pyplot as plt#生成离散xx = np.arange(-10 , 10 , 2)#生成离散yy = -2*x**2 - 5*x + 3#二项式拟合pfit = np.polyfit(x , y , 2)y_fun = np.poly1d(pfit)plt.plot(x, y,'*', color='r...
2018-11-15 21:15:34
5568
原创 python arff稀疏格式文件传pandas DataFrame
#ecoding=utf-8import numpy as npfrom scipy.sparse import csr_matriximport pandas as pdfrom xml.dom.minidom import parsedef read_sparse_arff(f_path , xml_path): #读文件 f = open(f_path) ...
2018-11-12 15:36:13
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原创 支持向量机svm原理与常见问题
1，参数 C : float, optional (default=1.0)：惩罚系数，越大越会过拟合 kernel : string, optional (default='rbf')：核函数，linear：线性, poly：多项式, rbf：高斯, sigmoid：sigmod, precomputed： ，callable：自定义。 degree : int, opt...
2018-10-22 15:40:20
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原创 mac matplotlib 显示中文
#ecoding=utf-8import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltimport matplotlibfrom matplotlib.font_manager import *from pylab import mplimport seaborn as sns# %matplotlib inlinedef g...
2018-08-30 16:56:32
352
原创 决策树--ID3,C4.5，CART
ID3 : 信息增益、集和熵-集和按照属性划分后每个子集信息熵加权和C4.5 : 信息增益率、信息增益/属性信息熵，剪枝，连续，缺失CART: 基尼系数、按照属性划分后每个子集合基尼指数加权和（1-概率平方和），二叉树，特征再分裂参数1,criterion : string, optional (default="gini")，节点分裂标准2,splitter : string...
2018-08-07 21:09:07
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原创 逻辑斯特回归总结--线性模型与非线性模型对比
LR 参数多分类情况下使用一对多策略，损失函数为交叉熵损失，求解方法为LBFGS,SAG和NEWTON-CG。1，penalty : str, 'l1' or 'l2', default: 'l2'：正则项，默认为l2。三种求解方式只支持L22，dual : bool, default: False：是否转化为对偶问题3，C : float, default: 1.0：正则项系数的逆序，越大越过拟...
2018-04-10 13:45:51
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原创 随机森林，GBDT，XGBOOST三种集成算法的特点与对比
目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（Random Forest）。随机森林自助抽样，特征采样，无剪枝，投票，减小方差1，原理：提到随机森林，就不得不提Bagging，Bagging可以简单的理解为：放回抽样，多数...
2018-04-09 14:38:51
19984
转载 数据挖掘--异常检测总结
一、异常检测定义异常对象被称作离群点。异常检测也称偏差检测和例外挖掘。 二、常见的异常成因数据来源于不同的类（异常对象来自于一个与大多数数据对象源（类）不同的源（类）的思想），自然变异，以及数据测量或收集误差。 三、异常检测的方法（1）基于模型的技术：首先建立一个数据模型，异常是那些同模型不能完美拟合的对象；如果模型是簇的集合，则异常是不显著属于任何簇的对象；在使用回归模型时，异常是相对远离预测值...
2018-03-25 17:12:28
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原创 树模型中分裂特征选择标准--信息熵，信息增益，信息增益率的计算
1.熵：集和的熵值 -sum(pi * log(pi , 2))2.信息增益：集和的熵-按照特征a划分后子集的熵加权和（偏向类别数目多的属性） 3.信息增益率：信息增益/属性的熵（偏向类别数目少的属性）4.基尼值：1-集和各类别值的概率平方和（随机抽取两个样本其类别不一致的概率） 1 - sum(pi**2)5.基尼系数：按照属性a划分后各子集的加权基尼和ID3：判别式模型，分类树，多叉树，信息增...
2018-03-25 17:06:34
4690
转载 机器学习常用优化算法--梯度下降，牛顿法，共轭梯度法，拉格朗日乘数法
· 1. 梯度下降法（Gradient Descent）· 2. 牛顿法和拟牛顿法（Newton's method & Quasi-Newton Methods）· 3. 共轭梯度法（Conjugate Gradient）· 4. 启发式优化方法· 5. 解决约束优化问题——拉格朗日乘数法 1. 梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法...
2018-03-25 16:53:01
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翻译 数据挖掘-特征工程（特征挖掘）
什么是好？好的特征代表了灵活性、更简单的模型和更好的结果，不相关的特征则会影响模型的泛化性。因此特征选择和特征工程并非是互相排斥的，而是相辅相成的。有效的特征工程能够帮助我们提炼数据的代表。接着问题就来了，什么才是好的代表？代表的好坏取决于里面所包含信息的好坏。熵（Entropy，熵值越高，数据中所包含的信息越多），方差（Variance，方差越大，数据中所包含的信息越多），更好的分离映射（Pro...
2018-03-25 16:50:58
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原创 NLP中关于文本分类问题的常用方案
NLP通常包括两个关键问题：1.选择什么样的语言模型？2.选择什么样的分类算法？第二个问题是机器学习领域的标准问题，各种针对不同数据类型、数据分布的算法和技巧，这里不再赘述。而在NLP当中，语言模型更加重要一些。不同语言模型的区别，也就是对文本提取特征的不同。常用的模型有：1.Bag-of-words：最原始的特征集，一个单词/分词就是一个特征。往往一个数据集就会有上万个特征；有一些简单的指标可以...
2018-03-25 16:50:04
3984
原创 python matplot美化+坐标轴范围设置等笔记
一.sklearn评估1.混淆矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion_matrix(testLabel,pre_label)2.大小类评估指标：精确率，召回率，f1得分 from sklearn.metrics import classification_report classification_report(tes...
2018-03-25 16:48:35
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原创 sklearn评估+绘图
一.sklearn评估1.混淆矩阵from sklearn.metrics import confusion_matrixconfusion_matrix(testLabel,pre_label)2.大小类评估指标：精确率，召回率，f1得分from sklearn.metrics import classification_reportclassificat
2018-01-12 16:29:55
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原创 机器学习算法之线性模型
1.线性方程与非线性方程线性方程：代数方程如y = 2x + 5,其中任何一个变量都为1次幂，这种方程的图像为一条直线(平面)，所以称为线性方程非线性方程：y**2 = 2x + 5,因变量和自变量之间不是线性关系，如平方关系、对数关系、指数关系和三角函数关系等2.基本形式给定有m个属性描述的实例x=(x1,x2...,xm),其中xi是x在第i个属性上的取值，线性
2017-11-24 10:37:14
7626
原创 python正则表达式惰性匹配
惰性匹配：匹配尽可能长的子串非惰性匹配：匹配最短子串python中的正则表达式默认为惰性匹配，如一个字符串为：，正则表达式为，匹配的结果为。如果要改变为非惰性匹配只用在结束符前加？即可。例子如下：content = ''#惰性匹配print re.search('',content).span()#非惰性匹配print re.search('',content).span(
2017-11-22 17:33:16
2145
原创 python字符串只保留汉字
def is_chinese(uchar): """判断一个unicode是否是汉字""" if uchar >= u'\u4e00' and uchar u'\u9fa5': return True else: return Falsedef is_number(uchar): """判断一个unicode是否是数字"""
2017-11-20 22:20:45
20708
原创 python字典快速保存于读取
在使用python编程过程中，我们往往需要借助字典来提高编程效率。同时为了调试方便，我们希望将某些变量保存为中间文件。例如，在协同过滤算法中，相似性的训练结果可以保存为中间文件，方便调试。python对字典的保存与读取可以借助于json方便的实现。 #保存 dict_name = {1:{1:2,3:4},2:{3:4,4:5}} f =
2017-09-24 15:35:49
44128
4
原创 2017京东校招终结者问题
题目描述收到情报，有批新造的机器人要运输到前线。小C将去破坏机器人的运输。小C将激光炮放置在公路的一旁，等运输车经过的时候发射（假设激光炮一定可以射穿车辆）。由于能源有限，激光炮只能发射两次。可以认为激光炮放在坐标轴的原点处，并向y轴正方向发射。每辆运输车可以看作是一个矩形，起始的x轴坐标为Xi ,所有的车均位于第一象限，长度为Li,速度为1，朝x轴负方向运动。即经过t时间后，该车车头的x
2017-04-26 09:54:14
452
原创 k阶最小堆的python实现
最小堆从结构上讲是一棵完全树，所谓k阶最小堆，指的是树的阶数为k。最小堆，指的是树中父结点的值均不大于其叶子节点，在使用堆排序时我们进行n（n为结点个数）次就可得到一个有序序列。以下实现了一个k阶最小堆（当k为1时，构建完毕后就已经是有序序列）。#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-#ecoding=utf-8class KHeap: def
2017-04-26 09:43:58
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原创 python文件格式转换
在利用python进行文本处理时常常涉及到文本格式的转换。以下代码可以方便的实现文件格式的转换先解码再编码string.decode('GBK').encode('utf-8')#实现由gbk到utf-8的转换函数如下：#修改文件编码格式def ChangeEncode(file,fromEncode,toEncode): try: f=open(file)
2016-11-29 14:30:03
6257
原创 pandas中merage,join和concat
merage主要为横向连接，用于将多个dataframe通过某个相同的键合并为一个；concat可横向可纵向一.merage二.concat1).方法原型pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, nam
2016-10-10 15:03:01
8278
原创 360笔试：病毒写入位数检查
#ecoding=utf-8import stringdef getNumLen(inNum): """ 获得输入数字的位数 :param inNum: 输入数字 :return: 数字位数 """ lenNum = 0; while(inNum>0): inNum /= 10 lenNum = lenNu
2016-09-21 15:48:55
323
原创 python进制转化
1.其他进制转10进制int('100', 2)2.10进制转二进制bin(4)3.10进制转8进制oct(4)4.10进制转16进制hex(4)5.字符串转数字import stringstring.atoi(str[m:n])
2016-09-21 15:43:51
305
原创 zookeeper到底是个什么鬼
高效的分布式协调服务（一处配置全局生效）。包括配置服务、命名服务（类似于DNS）、分布式锁、集群管理配置服务：一处修改，全局使用。，zookeeper使用Zab这种一致性协议来提供一致性。现在有很多开源项目使用Zookeeper来维护配置，比如在HBase中，客户端就是连接一个Zookeeper，获得必要的HBase集群的配置信息，然后才可以进一步操作。命名服务：类似于DNS域名服
2016-08-09 16:38:12
882
原创 hadoop中各组件的作用
Hadoop=HDFS+Yarn+MapReduce+Hbase+Hive+Pig+… 1.HDFS:分布式文件系统，隐藏集群细节，可以看做一块儿超大硬盘 主：namenode,secondarynamenode 从：datanode 2.Yarn:分布式资源管理系统，用于同一管理集群中的资源（内存等） 主：Resourc
2016-08-09 16:26:08
10866
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原创 java String类常用操作
1.String对象内容的比较Str1.equals(Str2)Str1.equalsIgnoreCase(Str2)== 比较的是引用，而equals（）比较的是内容2.String类型与其他类型的相互转换a.String转intint myInt = Integer.parseInt(myStr1, 8); //第一个参数为要解析的字符串，第二个为解析的进制，返回i
2016-08-07 13:12:59
308
原创 python数据预处理练习
#ecoding=utf-8import mathimport reimport csvdef fileREAD(fileURL,access): "传入文件路径，返回存储文件内容的二维列表" localArray = [] # 创建一个列表用于存储文件内容 csvfile = file(fileURL, access) reader = csv.rea
2016-07-28 09:08:42
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原创 海明码编码原理及其解释
纠正一位错的海明码的位数k的选取必须符合下式： （m为信息位的位数）当信息位为8位时，海明码校验码共有4位，而当信息位为20位时，其校验码需要5位。这是理论上进行纠错需要用到的最少位。解释：k位的纠错码能指明的位置最多为个，即从0...0到1...1，除去0...0表示第0位出错（没有错误），再减去纠错码本身占用k位，则其能编码的最大
2014-10-21 11:36:42
9643
空空如也
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