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Python机器学习随笔之logistic回归识别手写数字
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/ecb908e7a2d7來源：简书编者注：本文用logistic回归来识别多分类问题的手写数字，是之前logisitic回归二分类问题的延续，该篇文章关于其思想以及编程原理见本人之前文章，在这里只注重识别及其编程过程。01数据准备数据为Matlab加载格式（mat），包含y、X变量，数据来源...
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Python机器学习随笔之非线性分类的logistic回归拟合及正则化
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/f9adf1621016來源：简书编者注：本文采用梯度下降法来求解的logistic回归，关于其思想以及编程原理见本人之前文章《梯度下降法求解线性回归的python实现及其结果可视化》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/30562194），在这里不再赘述。01 非线性决策边界的logistic回归拟...
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有趣的图形：用Python绘制带饼图的散点图兼论marker的隐藏功能
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/4f67dbf4e3f9來源：简书01 带饼图的散点图有这样一个例子：假设有五个人，每个人的月均收入水平为a=[1,3,2,4,3]，消费水平b=[2,1,3,3,5]，数据单位均有千元。同时五个人消费水平中，按照每月衣食住行的消费比例为：s1=[0.1,0.2,0.3,0.4]s2=[0.35,0.35,0.2,0.1]s3=[0.2,0....
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梯度下降法求解线性回归的python实现及其结果可视化（二）
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/3dadfb7ce9b6來源：简书编者注：本文包含了使用Python2.X读取数据、数据处理、作图，构建梯度下降法函数求解一元线性回归，并对结果进行可视化展示，是非常综合的一篇文章，包含了Python的数据操作、可视化与机器学习等内容。学习了这一篇文章就大概了解或掌握相关Python...
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梯度下降法求解线性回归的python实现及其结果可视化（一）
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/82c7b3ceff66來源：简书编者注：本文包含了使用Python2.X读取数据、数据处理、作图，构建梯度下降法函数求解一元线性回归，并对结果进行可视化展示，是非常综合的一篇文章，包含了Python的数据操作、可视化与机器学习等内容。学习了这一篇文章就大概了解或掌握相关Python...
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KNN两种分类器的python简单实现及其结果可视化比较
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/f544ac592979來源：简书1.KNN算法简介及其两种分类器KNN，即K近邻法(k-nearst neighbors)，所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数...
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梯度下降法求解logisitic回归及其python代码实现
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/908f5cd6cd8b來源：简书01 logisitic回归与梯度下降法logisitic回归是因变量是分类的回归模型或算法，它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：其中， z={\theta }_...
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关于anaconda你所需要知道的二三事
作者：博观厚积统计类专业，喜欢数据分析、可视化、数据挖掘、大数据，历史、文学等学习python机器学习，我们似乎总绕不开anaconda，因为很多资料或教程中总建议或者使用anaconda，其实不用该工具也可以实现数据分析与机器学习等内容，比如在我的一篇专栏文章中《6个套路入门ML：用鸢尾花data建立python机器学习的初步印...
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有趣！如何用Python-matplotlib绘制双层饼图及环形图？
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/1e08d03c41cb來源：简书（1）饼图（pie），即在一个圆圈内分成几块，显示不同数据系列的占比大小，这也是我们在日常数据的图形展示中最常用的图形之一。在python中常用matplotlib的pie来绘制，基本命令如下所示（python3.X版本）：vals = [1, 2, 3, 4]#创建数据系列
fig,...
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学爬虫先学什么？写给小白的python爬虫入门方法论（第三期）
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/ceb6b6cea284來源：简书这是笔者基于自身在入门python爬虫一些感悟，而写作的——入门小参考或建议。本文没有过多讲述学习爬虫需要哪些库或代码，而是期望为初学者提供一些爬虫思维或方法论，从而快速入门。不过，每个人的基础不同，这仅是一家之言，希望大家能有所收获。...
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6个套路入门ML：用鸢尾花data建立python机器学习的初步印象（二）
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/b172b8424045來源：简书（五）用一些算法进行估计重点地方到了，机器学习开始发挥作用了。这部分包括：1、对数据集进行分离（分为训练集、验证集等）；2、采用10倍交叉验证设置测试机制；3、根据鸢尾花测量维度构建5种不同模型来预测其种类；4、选择最佳模型5.1 建立验证...
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6个套路入门ML：用鸢尾花data建立python机器学习的初步印象（一）
作者：博观厚积统计类专业，喜欢数据分析、可视化、数据挖掘、大数据，历史、文学等注：这是一篇翻译文章，来自于Your First Machine Learning Project in Python Step-By-Step - Machine Learning Mastery**，标题为《Your First Machine Learning Project in PythonStep-By-Step》；即一步步带你入门第一个python机器...
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Python文本分析初探：《人民的名义》知乎网友都关注啥？
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/817c4829fdc5來源：简书文本分析是在机器学习数据挖掘中经常要用到的一种方法，主要是指对文本处理，并对文本建模取得有用的信息。目前，文本分析使用愈来愈广泛，包括对新闻、电视剧、书籍、评论等等方面的文本挖掘并进行分析，可以深入找到表面文字看不到的细节。介于...
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用python-pandas作图矩阵
本文为一篇翻译文章，来自于Visualize Machine Learning Data in Python With Pandas - Machine Learning Mastery**，原文标题是Visualize Machine Learning Data in Python With Pandas（在Python里使用pandas对机器学习的数据进行可视化分析），作者的意思是我们在采用机器学习算法对数据进行分析时，首先要对数据进行...
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python调用百度地图API实现经纬度换算、热力地图全流程指南
作者：博观厚积链接：https://www.jianshu.com/p/773ff5f08a2c來源：简书基于地图的数据可视化应用愈来愈广泛，目前，有很多方法来实现地图可视化，包括excel的power map包、各种数据分析软件的地图库以及在线交互地图可视化操作工具，如Echarts、Tableau Public、polyMaps等等。另外还有一种手段就是通过软件调用百度、...