iris

本次主要学习sklearn的 preprocessing库 ：用来对数据预处理，包括无量纲化，特征二值化，定性数据量化等。 先看下这个库所包含的类及方法： 主要包括14大类，为训练集数据的预处理提供接口，每个类都提供了fit（填充数据，获取数据上的特征信息并保存），transform（将fit保存的信息应用到其它数据集上，对其它数据集进行转换），fit_transform（填充数据并对数据进行转换）。如果计算是一次性的，不需创建类，可直接调用与类相对应的方法。本次主要利用iris数据测试 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() 无量纲化： 1.标准化：（x-列均值）/ 列标准差 from sklearn.preprocessing import StandardScaler StandardScaler().fit_transform(iris.data) 或使用scaler方法，既可按列，又可按行标准化 from sklearn.preprocessing import scale a=np.array([[ 1, 2, 3],[ 3, 2, 1]]) res=scale(a,axis= 0) #按列标准化 res.mean(axis= 0) #查看列均值 res.std(axis= 0) #查看列标准差

2.hello word 需要先安装golang go get -u github.com/kataras/iris 2.hello word package main import "github.com/kataras/iris" func main() { app := iris.Default() // Method: GET // Resource: http://localhost:8080/ app.Handle( "GET" , "/" , func (ctx iris.Context) { ctx.HTML( "Hello world!" ) }) app.Run(iris.Addr( ":8080" )) } 萌新实现，思路有限，客官且看轻喷 以用户信息管理为例 创建userRoutes.go： package route import ( "github.com/kataras/iris" "mcGoApi/api/login/controllers" ) var usersRoutes iris.Party //为外提供一个设置主路由的方法 func (u *UserRouter) SetUserRouter(app *iris.Application, path string ) { usersRoutes = app.Party(path) //路由分发

鸢尾花数据集的分类问题指导 -- 对数几率回归（逻辑回归）问题研究 (1) 这一篇Notebook是应用对数几率回归（ Logit Regression ）对鸢尾花数据集进行品种分类的。首先会带大家探索一下数据集中的特征，类别信息。然后带大家从入门与进阶来学习应用逻辑回归分类。 1.背景介绍 1.1. 逻辑回归 Logistic Regression （对数几率回归 Logit Regression） 名字 关于名字，有文献将Logistic Regression译为“逻辑回归”， 但中文“逻辑”与logitic 和 logit 的含义相去甚远，因此在《机器学习》中意译为“对数几率回归”，简称“对率回归”。 线性回归 在介绍对数几率回归之前先介绍一下线性回归，线性回归的主要思想是通过历史数据拟合出一条直线，因变量与自变量是线性关系，对新的数据用这条直线进行预测。 线性回归的公式如下： y=w0+w1x1+...+wnxn=wTx+b 逻辑回归 对数几率回归是一种广义的线性回归分析模型，是一种预测分析。虽然它名字里带回归，但实际上对数几率回归是一种分类学习方法。它不是仅预测出“类别”， 而是可以得到近似概率预测，这对于许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。普遍应用于预测一个实例是否属于一个特定类别的概率，比如一封email是垃圾邮件的概率是多少。 因变量可以是二分类的

决策树，它能够处理回归和分类问题，甚至是多输出问题，能够拟合复杂的数据（容易过拟合），而且它是集成算法：随机森林（Random forest）的基础，下面开始介绍决策树Scikit-learn的用法，以及参数的选择及算法的局限性。 一，训练决策树并其可视化 下面是决策树分类（DecisionTreeClassifier）用在Iris分类上的粒子。参数max_depth控制决策树的深度。 from sklearn . datasets import load_iris from sklearn . tree import DecisionTreeClassifier iris = load_iris () X = iris . data [:, 2 :] # petal length and width y = iris . target tree_clf = DecisionTreeClassifier ( max_depth = 2 ) tree_clf . fit ( X , y ) 训练完以后可以预测分为每一类的概率，或最终结果 tree_clf . predict_proba ([[ 5 , 1.5 ]]) tree_clf . predict ([[ 5 , 1.5 ]]) 还可以用export_graphviz()方法把决策树画出来，输出的是.dot文件 from

#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # ### 导入随面森林的相关库文件. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 导入随机森林的包 # from sklearn.model_selection import train_test_split # 这个用于后台数据的分割 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据的标准化 import numpy as np #导入iris数据 # * Sepal.Length（花萼长度），单位是cm; # * Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm; # * Petal.Length（花瓣长度），单位是cm; # * Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm; # * 种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾） 共三种 from sklearn import datasets # 导入iris自带数据库文件 iris_data = datasets.load_iris() iris_feature = iris_data.data[:151:2] iris_target =

【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 标签： Scikit apachecn 机器学习 文档 2017-11-21 15:06 111人阅读 评论 (0) 收藏 举报 分类： Scikit（29） ApacheCN（29） 目录 (?) [+] 中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html 英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh （觉得不错麻烦给个 Star，我们一直在努力） 贡献者: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#贡献者 使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要 在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇，并且给出一些例子阐释它们。 机器学习：问题设置 一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据，然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是

1、代码 filename = 'iris.csv' ; data = csvread ( filename ) ; rawdata = data ( : , 2 : 5 ) a = data ( data ( : , 1 ) == 0 , : ) ; a = a ( : , 2 : 5 ) ; b = data ( data ( : , 1 ) == 1 , : ) ; b = b ( : , 2 : 5 ) ; c = data ( data ( : , 1 ) == 2 , : ) ; c = c ( : , 2 : 5 ) ; [ coefs , scores , variances , t2 ] = princomp ( rawdata ) ; a = a * coefs ( : , 1 : 2 ) ; b = b * coefs ( : , 1 : 2 ) ; c = c * coefs ( : , 1 : 2 ) ; plot ( a ( : , 1 ) , a ( : , 2 ) , 'r.' , 'markersize' , 20 ) ; hold on plot ( b ( : , 1 ) , b ( : , 2 ) , 'g.' , 'markersize' , 20 ) ; hold on plot ( c ( : , 1 ) , c ( : , 2 ) ,

Python：txt文件转换成csv文件 尝试将鸢尾花数据集原始的data文件转化为csv格式。data文件可以用记事本打开，具体的操作也是同txt文件相同的。 import csv with open ( 'irisdata2.csv' , 'w' , newline = '' ) as iris1 : iris1writer = csv . writer ( iris1 ) with open ( r 'C:\iris\iris.data' ) as iris2 : for line in iris2 . readlines ( ) : d = [ ] d = [ x for x in line . strip ( ) . split ( ',' ) ] iris1writer . writerow ( d ) 说明： newline = '' #使得生成的csv文件不会产生空行，你可以删除这个参数，看一下生成的文件效果对比 r 'C:\iris\iris.data' #r可以使得\转义字符作为字符串被读取，删掉r应该会报错 d = [ x for x in line . strip ( ) . split ( ',' ) ] #以逗号作为不同列划分的依据 不过生成的csv文件没有表头。 来源： https://blog.csdn.net/qq_43402031/article

库 sklearn 库下的工具： datasets，model_selection，neighbors K近邻代码思路： 有个数据集----对数据分割----调用KNN算法 iris = datasets.load_iris() 导入数据集 数据集权重：开源数据集，重要数据集之一 数据集特点：还有3个类别，所以可分类 数据集描述链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris/ x=iris.data y=iris.target x: 数据特征，y: 标签 或 分 y这里3个值。所以适合分类问题（0，1，2） iris: 有150个已知数据，所以 len ( x ) , len ( y ) 都是150 print(x,y) x_train , x_test , y_train , y_test = train_test_split ( x , y , random_state = 2003 ) 分割数据集 x 是 已知数据 ，一共 150 个， 分成训练集 112个 和 测试集 38个 y 同理 目的：训练集 训练模型，测试集 验证模型，否则不知道模型好坏 clf = KNeighborsClassifier ( n_neighbors = 3 ) k近邻算法 ，邻居为3 clf.fit ( x_train , y_train )

1. 从朴素贝叶斯在医疗诊断中的迷思说起 这个模型最早被应用于医疗诊断，其中，类变量的不同值用于表示患者可能患的不同疾病。证据变量用于表示不同症状、化验结果等。在简单的疾病诊断上，朴素贝叶斯模型确实发挥了很好的作用，甚至比人类专家的诊断结果都要好。但是在更深度的应用中，医生发现，对于更复杂（由多种致病原因和症状共同表现）的疾病，模型表现的并不好。 数据科学家经过分析认为，出现这种现象的原因在于： 模型做了集中通常并不真实的强假设 ，例如： 一个患者至多可能患一种疾病 在已知患者的疾病条件下，不同症状的出现与否，不同化验结果，之间是互相独立的 这种模型可用于医学诊断是因为少量可解释的参数易于由专家获得，早期的机器辅助医疗诊断系统正式建立在这一技术之上。 但是，之后更加深入的实践表明，构建这种模型的强假设降低了模型诊断的准确性，尤其是 “过度计算”某些特定的证据，该模型很容易过高估计某些方面特征的影响 。 例如，“高血压”和“肥胖症”是心脏病的两个硬指标，但是，这两个症状之间相关度很高，高血压一般就伴随着肥胖症。在使用朴素贝叶斯公式计算的时候，由于乘法项的缘故，关于这方面的证据因子就会被重复计算，如下式： P(心脏病 | 高血压，肥胖症) = P(高血压 | 心脏病) * P(高血压 | 肥胖症) / P(高血压，肥胖症) 由于“高血压”和“肥胖症”之间存在较强相关性的缘故