《大数据数学基础Python版》读书笔记一

Python心理学研究与情绪分析 通过Python中的计算机视觉库,可以开发人脸识别算法,辨认人的情绪变化,比如分析照片中表情的变化。Python在心理学研究与情绪分析方面也拥有广泛的应用,可以用于化验招聘和职业发展,情感识别,人类行为分析,情感分析,图像情感分析和声音情感分析等方面。Python可以被用来进行情感分析,可以从各种文本来源,例如电子邮件,新闻文章和社交媒体帖子中,提取情感信号。情感分析可以用来识别消费者对产品的意见,认可,否定,以及情感的情感程度。这个快速发展的领域可以帮助提高人们的情感认知,即理解自己和他人的情绪状态。 阅读详情

绪论

1.1 大数据与数学

通过微积分可以描述运动的事物,描述一种变化的过程。由于微积分是研究变化规律的方法,所以只要是与变化、运动有关的研究,都或多或少地与微积分存在联系,都需要运用微积分的基本思想和方法。
微积分是整个近代数学的基础,有了微积分,才有了真正意义上的近代数学。统计学中的概率论部分就是建立在微积分的基础之上的。
随机变量的数字特征、概率密度与分布函数的关系、连续型随机变量的计算等都是微积分现有成果的直接应用。
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。
朴素贝叶斯、Apriori关联规则等算法的理论基础就是概率论与数理统计。
线性代数领域的向量、矩阵、正交矩阵、秩、特征值与特征向量等概念在大数据分析、建模中发挥着巨大的作用。
在大数据中,许多应用场景的分析对象都可以抽象表示为矩阵。
特征分解(Eigen Decomposition)和奇异值分解(Singular Value Decomposition)等在大数据分析中的应用十分广泛。
在大数据时代的背景下,数据分析、数据挖掘、机器学习等算法中常见的插值、数值逼近、非线性方程求解等,都属于数值计算的范畴。
数值计算主要研究如何利用计算机更好地解决各种数学问题,包括连续系统离散化和离散型方程求解,并考虑误差、收敛性和稳定性等问题。
多元分析的主要方法包括回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、因子分析及典型相关分析等。这些分析方法在大数据领域有着非常广泛的应用。
回归分析中的一元或多元线性回归可用于预测连续型数据,如股票价格预测和违约损失率预测等;判别分析与回归分析中的Logistic回归可用于预测类别型数据,这些数据通常都是二元数据,如欺诈与否、流失与否、信用好坏等;聚类分析是在不知道类标签的情况下,将数据划分成有意义的类,如客户细分等;主成分分析与因子分析可用少量的变量(因子)来综合反映原始变量(因子)的主要信息,在大数据分析中常用于数据的降维;典型相关分析可以快捷、高效地发现事物间的内在联系,如某种传染病与自然环境、社会环境的相关性等。

1.2 数学与Python

Python具有所有脚本语言所具有的简单和易用的特征,并且拥有许多编译语言的工具。此外,Python还提供了与数学计算相关的类库,如NumPy、SciPy、SymPy、StatsModels等。

NumPy可对数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算的函数,包含行列式计算、矩阵运算、特征分解、奇异值分解的函数与方法。除了为Python提供快速的数组处理能力外,NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用,即作为在算法支架间传递数据的容器。

SymPy的全称为Symbolic Python,是由纯Python语言编写的一个用于符号运算的库,能够与其他科学计算库相结合。符号化的计算采用的是数学对象符号化的计算方式,使用数学对象的精确标识,而不是近似的,计算结果可以为一个数学表达式。它的目标在于成为一个富有特色的计算机代数系统,同时保证自身的代码尽可能简单,且易于理解,容易扩展。

StatsModels是一个与统计相关的Python库。它在统计计算方面可以视为SciPy的补充,包括数据的描述性统计、统计模型的估计和推断等,对每一个模型都会生成一个对应的统计结果。统计结果会和现有的统计包进行对比,以保证其正确性。

第2章 微积分基础

如果将大数据中的数据分析与挖掘比作一棵大树,那么微积分就是这棵树的根,而线性代数、统计学、数值分析、凸优化等数学分支则是这棵树的树干,各种各样的机器学习与数据挖掘算法是枝叶。
微积分博大精深,其以实数域上的函数为研究对象,以极限为研究工具,研究函数的微分与积分问题。函数的微分与积分本质上都是一种极限,可以将它们分别看作“两个无穷小比值的极限”与“无穷多个无穷小和的极限”,因此,微积分也常常被称为“无穷小分析”。

2.1 函数与极限

函数指一个量随着另一个量的变化而变化,或者是一个量中包含另一个量。
极限:变量无限趋近某个量的变化过程,而此变量通过无限变化过程的影响,其趋势性结果就非常精密地约等于所求的未知量。

2.1.1 映射与函数

1. 集合

现代数学各个分支的绝大多数成果均构筑在严格的集合理论上。
集合(简称“集”)指具有某种特定性质的事物的总体,组成这个集合的事物称为该集合的元素(简称“元”)。
通常用大写英文字母A,B,C…,表示集合,用小写英文字母a,b,c,…表示集合的元素。
由所有属于集合A而不属于集合B的元素组成的集合,称为A与B的差集(简称“差”),记为A\B
对于集合的计算,可以使用Python运算符实现。常用的运算符有|(并)、&(交)、-(差)等。

  • 例2-1 设集合A={1,2,4,5},B={x|x2−5x+6=0},请计算出集合A与B的并、交、差。

pip install sympy

from sympy import symbols, solve  # 导入sympy模块
x = symbols('x')     # 将x定义为符号变量
# 通过sympy模块的solve()命令可以求得一元二次方程的两个根
X = solve(x**2-5*x+6,x) 
print('一元二次方程的两个根为:',X)


A = set('1245')  # 定义集合A
B = set('23')    # 定义集合B
print('集合A与B的并:',A | B)
print('集合A与B的交:',A & B)
print('集合A与B的差:',A - B)

输出为

一元二次方程的两个根为: [2, 3]
集合A与B的并: {'2', '5', '1', '4', '3'}
集合A与B的交: {'2'}
集合A与B的差: {'5', '1', '4'}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango)的《数据分析实战》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第1章“Python程序库入门”手把手地指导读者正确安装配置Python和基础的Python数值分析软件库。同时,本章还会展示如何通过NumPy创建一个小程序以及如何利用Matplotlib来绘制简单的图形。 阅读全文

邀月周记 2357
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