Python相关机器学习

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

下面的项目是<Learn PYTHON the hard way>里面的,以后可能会补充: 1.Django,创建web程序的框架:https://www.djangoproject.com/ 2.Scipy,是一款方便.易于使用.专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等:http://www.scipy.org/  同时可结合Dexy(非常灵活的一款文档工具)使用:http://www.dexy.it/ 3

我们都知道机器学习是一门综合性极强的研究课题,对数学知识要求很高.因此,对于非学术研究专业的程序员,如果希望能入门机器学习,最好的方向还是从实践触发. 我了解到Python的生态对入门机器学习很有帮助.因此希望以此作为突破口入门机器学习. 我将会记录一个系列的学习与实践记录.记录内容主要参考Youtube中sentdex发布的视频,有兴趣的读者可以自己FQ到油管看一下. 下面介绍一下我将如何通过Python入门机器学习. 学习Python基本语法 首先我在Python官网找到入门教程,快速过了一

本文着重是重新梳理一下线性回归的概念,至于几行代码实现,那个不重要,概念明确了,代码自然水到渠成. "机器学习"对于普通大众来说可能会比较陌生,但是"人工智能"这个词简直是太火了,即便是风云变化的股市中,只要是与人工智能.大数据.云计算相关的概念股票都会有很好的表现.机器学习是实现人工智能的基础,今天早上看了美国著名演员威尔斯密斯和世界最顶级的机器人进行对话的视频,视频中的机器人不论从语言还是表情都表达的非常到位,深感人工智能真的离我们越来越近了,所以学习人工智能前

from : http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41551797 在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法来进行数值预测.逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类.实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀.现在让我们来一探究竟. 1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小

http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41223147 从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Q

23个python的机器学习包,从常见的scikit-learn, pylearn2,经典的matlab替代orange, 到最新最酷的Theano(深度学习)和torch 7 (well,其实lua,不过从ipython调用很容易),基本常用的通用python机器学习平台都有了. http://python.memect.com/?tag=machinelearning

python 相关编码[转] 三篇文章,导航:(一)(二)(三) (一) 怎么避免UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t…类似的错误? 1.首先在py文件头部指定文件内容编码,例如:# coding: utf8 2.文件保存的时候要和py文件头部编码一致 3.在用decode和encode的时候,一定要确认要转换的字符原编码是什么. 例如:网页中都会指定编码(<meta http-equiv=content-type content=”text/html;

机器学习的入门书籍<机器学习实战>使用的语言是python.下面介绍利用Python开始"机器学习"的准备工作.(环境:CentOS 7) 1, 两个重要的包 NumPy 和 SciPy.(http://scipy.org/scipylib/download.html )主要是处理数值运算,矩阵操作等. 注:Sci是Science的缩写. 官网介绍了安装方法,可以手动安装,也可以使用yum.(numpy 和 scipy  在默认的软件源有提供) 需要说明的是,scipy是依