python中的scipy库提供了一个行数用来计算线性代数中的行列式的值。如下：from scipy import linalg #导入相关的模块arr = np.array([[1, 2],[3, 4]])linalg.det(arr)#计算行列式的值结果如下：
这个模块可以加载和保存matlab文件：具体代码如下：from scipy import io as spioa = np.ones((3, 3))spio.savemat('file.mat', {'a': a})# 保存字典到file.matdata = spio.loadmat('file.mat', struct_as_record=True)data['a']数据结
◼Sigmoid函数：✓对于二分类问题，我们想要一个函数能够接受所有输入然后预测出两种类别，可以通过输出0或者1。这个函数就是sigmoid函数，它是一种阶跃函数具体的计算公式如下: ◼Sigmoid函数特性：✓sigmoid函数连续，严格单调，以(0,0.5)中心对称，是一个非常良好的阈值函数✓当x为0时，Sigmoid函数值为0.5，随着x的增大对应的Sigmoid
使用LASSO 回归拟合并绘图实现代码如下from sklearn.linear_model import Lasso alphas = np.linspace(-2,2,10)lasso_coefs = []for a in alphas:lasso = Lasso(alpha=a,fit_intercept=False)lasso.fit(x,y)lasso_coefs
sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001, warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection='cyc
当我们使用普通最小二乘法进行回归拟合时，如果特征变量间的相关性较强，则可能会导致某些 w 系数很大，而另一些系数变成很小的负数。所以，我们通过岭回归添加 L2 正则项来解决这个问题。与岭回归相似的是，LASSO 回归同样是通过添加正则项来改进普通最小二乘法，不过这里添加的是 L1 正则项。即： 这里关于L1、L2没有做很详细的解释，如果需要可以参考这里，简单说下：L1：L1正则化最
pandas中提供了一个标签名前缀。还是一些数据： 想要将所有的列名增加一个“分箱_",代码如下：df.add_prefix('分箱_')结果如下：
λ选择：一般通过观察，选择喇叭口附近的值，此时各个回归系数趋于稳定，而且预测值与实际值的平方误差不太大。但是也不能选太大的λ，因为，随着λ的增大，回归系数的取值大小趋于稳定，但是实际对应的平方误差已经非常大了。为了定量地找到最佳参数值，还需要进行交叉验证。另外，要判断哪些变量对结果预测最有影响力，可以观察上图中对应系数的大小
pandas中提供将数据离散化的工具。例子如下:一些数据： 若想将 数量这一列离散化分为三份，并且贴上 少，中，多 的标签。代码如下:pd.cut(df['数量'],range(0,12,3),labels=['少',"中","多"])结果：
使用组键连接DataFrame：为了使用组键连接数据帧，我们使用keys参数覆盖列名。Keys参数是在基于现有Series创建新DataFrame时覆盖列名称。# importing pandas moduleimport pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data1 = {'Name':['
连接单索引DataFrame：为了将单索引数据帧与多索引数据帧连接，该级别将匹配单索引帧的索引名称与多索引帧的级别名称索引帧。# importing pandas moduleimport pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data1 = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Ga
Pandas可以选择高性能的内存合并和连接。当我们需要组合非常大的DataFrame时，连接可以作为一种快速执行这些操作的强大方式。连接一次只能在两个DataFrame上完成，表示为左表和右表。关键是两个DataFrame将连接在一起的公共列。在整个列中使用具有唯一值的键是一种很好的做法，以避免意外重复行值。Pandas提供单个函数merge（），作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操
简单线性回归就是投影。对自变量做一个旋转，或者右乘一个p×p的矩阵（满秩，不一定正交，记为P），不影响投影的结果。回归系数等于原来的系数左乘P的逆。如果自变量之间相互独立，那就是分别往每个方向投影，投影结果再相加就是预测值，投影系数就是回归系数。如果自变量之间不独立，那就通过线性变换将自变量搞成独立（比如，SVD分解中的U），然后回到（3）。搞成独立后的变量（p个主成分，叫它新变量）
通过忽略索引来连接DataFrame：为了通过忽略索引来连接数据帧，我们忽略没有有意义含义的索引，您可能希望附加它们并忽略它们可能具有重叠索引的事实。为了做到这一点，我们 ignore_index用作参数。# importing pandas moduleimport pandas as pd # Define a dictionary containing employee d
岭回归是加了二阶正则项的最小二乘，主要适用于过拟合严重或各变量之间存在多重共线性的时候，岭回归是有bias的，这里的bias是为了让variance更小。岭回归的回归参数有先验分布，而最小二乘对参数没有限制。对参数进行先验分布限制，会使得得到的回归参数取值不会很病态。因为最小二乘法会出现不稳定的情况，这种情况下会有过拟合，所以需要通过一个shrinkage即缩减解决过拟合问题。如果最小二
现在我们应用.append()函数以便连接到数据框# using append function res = df.append(df1)res输出：a
使用连接DataFrame.append()为了连接数据帧，我们使用.append()函数这个函数沿轴= 0连接，即索引。此功能以前存在.concat。# importing pandas moduleimport pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data1 = {'Name':['Jai', '
我们设置join = inner为数据框的交集设置轴# applying concat with axes# join = 'inner'res2 = pd.concat([df, df1], axis=1, join='inner') res2输出：如输出图像所示，我们得到数据帧的交集a
还是使用蔬菜水果数据为例。import pandas as pddf = pd.DataFrame({'类别':['水果','水果','水果','蔬菜','蔬菜','肉类','肉类'], '产地':['美国','中国','中国','中国','新西兰','新西兰','美国'], '水果':['苹果','梨','草莓','番茄','黄
关注
换一批
