python实现感知机线性分类模型示例代码

通过学习斯坦福公开课的线性规划和梯度下降,参考他人代码自己做了测试,写了个类以后有时间再去扩展,代码注释以后再加,作业好多: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random class dataMinning: datasets = [] labelsets = [] addressD = '' #Data folder addressL = '' #Label folder npDatasets = np.zer

一.概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所"熟知",就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出.当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘.随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐,同时获得了更多社区力量的支持.改进和推广. 以最广泛的分类算法为例,大致可以分为线性和非线性两大派别.线性算法有著名的逻辑回归.朴素贝叶斯.最大熵等,

机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1.2.100次方的多项式对该数据进行拟合. 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import

一.线性回归的理论 1)线性回归的基本概念 线性回归是一种有监督的学习算法,它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系,分为一元线性回归和多元的线性回归.一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归,可以看成是多远线性回归的特例.线性回归可以用来预测和分类,从回归方程可以看出自变量和因变量的相互影响关系. 线性回归模型如下: 对于线性回归的模型假定如下: (1) 误差项的均值为0,且误差项与解释变量之间线性无关 (2) 误差项是独立同分布的,即每个误差项之间相互独立且每个误差项的方差是相等的

用python进行线性回归分析非常方便,有现成的库可以使用比如:numpy.linalog.lstsq例子.scipy.stats.linregress例子.pandas.ols例子等. 不过本文使用sklearn库的linear_model.LinearRegression,支持任意维度,非常好用. 一.二维直线的例子 预备知识:线性方程y=a∗x+b.y=a∗x+b表示平面一直线 下面的例子中,我们根据房屋面积.房屋价格的历史数据,建立线性回归模型. 然后,根据给出的房屋面积,来预测房屋价格

前言 感知器是分类的线性分类模型,其中输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1或-1的值作为正类或负类.感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面,属于判别模型. 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化,得到了感知器模型. 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 运 行结果如图所示: 总结 以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对我们的支持.

目录 一.介绍 二.k-近邻算法的步骤 三.Python 实现 四.约会网站配对效果判定 五.手写数字识别 六.算法优缺点 优点 缺点 一.介绍 k-近邻算法(K-Nearest Neighbour algorithm),又称 KNN 算法,是数据挖掘技术中原理最简单的算法. 工作原理:给定一个已知标签类别的训练数据集,输入没有标签的新数据后,在训练数据集中找到与新数据最邻近的 k 个实例,如果这 k 个实例的多数属于某个类别,那么新数据就属于这个类别.简单理解为:由那些离 X 最近的 k 个点

一.什么是数字识别?   所谓的数字识别,就是使用算法自动识别出图片中的数字.具体的效果如下图所示: 上图展示了算法的处理效果,算法能够自动的识别到LCD屏幕上面的数字,这在现实场景中具有很大的实际应用价值.下面我们将对它的实现细节进行详细解析. 二.如何实现数字识别?   对于数字识别这个任务而言,它并不是一个新的研究方向,很久之前就有很多的学者们在关注这个问题,并提出了一些可行的解决方案,本小节我们将对这些方案进行简单的总结. 方案一:使用现成的OCR技术. OCR,即文字识别,它是一个比较

查找算法 -- 简介 查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素.     查找表(Search Table):由同一类型的数据元素构成的集合     关键字(Key):数据元素中某个数据项的值,又称为键值     主键(Primary Key):可唯一的标识某个数据元素或记录的关键字 查找表按照操作方式可分为:         1.静态查找表(Static Search Table):只做查找操作的查找表.它的主要操作是:         ①

目录 百度图像识别 读取照片文件 整理分类照片 大家好,我是小五 “无穷小亮的科普日常”经常会发布一些鉴定网络热门生物视频,既科普了生物知识,又满足观众们的猎奇心理.今天我们也来鉴定一下网络热门植物!最近春天很多花都开了,我正好趁着清明假期到户外踏青并拍摄了不少花卉的照片. 由于对很多花不是特别熟悉,所以我们需要借助软件来识别究竟是什么花的种类.市面上的识花软件有很多,比如花伴侣.形色.百度等等,我测试后发现百度的识别效果最为优秀.于是我就有了一个想法,能不能批量调用百度的接口,对花卉照片进行识