qq_40102768的博客

一.线性回归 1.什么是线性回归问题 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 2.线性回归的一般步骤 对于一元线性回归(单变量线性...

一.逻辑回归与的线性回归的区别 线性回归：预测一个连续的值 逻辑回归：预测一个离散的值 逻辑回归就是在用回归的办法做分类任务，我们就先考虑最简单的二分类,结果是正例或者负例的任务。 有一家医院希望我们能开发出一款分类器，可以通过数据分析出一块肿瘤到底是良性的，还是恶性的 ，通过线性回归加设定阈值的办法,就可以完成一个简单的二分类任务如下图: 当我们要做二分类的时候，我们一般只希望得到两个值 y ...

神经网络： 正向传播：利用输入值算出预测值 对神经网络逐层进行计算 步骤： （1）对神经网络第一层计算 1. 对第一层第一个神经元计算 1）应用线性函数计算 2）应用非线性函数计算（激活函数：Sigmod,Tanh,Relu,Leaky Relu） 2. 对第一层第二个神经元计算… 3… (2) 对神经网络第二层计算… 反向传播：通过损失函数（真实值-预测值），应用梯度下降，来计算出当w[1],b...

使用的卷积网络的结构如图所示： 之前我们做了一个验证码识别逻辑回归案例，我们将使用该案例中的‘cut_number/’文件夹下的数据作为卷积网络的训练数据。 在使用这些数据之前，我们要对数据进行处理，以对应卷积网络要求的数据格式！ 数据处理分为两部分： 1.由于卷积网络要求输入28281的图片数据，所以要把原图片resize到相应的大小，代码如下： #!/home/kiosk/anaconda3...

应用案例 本案例的目的利用逻辑回归识别验证码中的数字 第一步：生成验证码图片训练集 from PIL import Image from PIL import ImageDraw from PIL import ImageFont import random def getRandomColor(): """ 获取一个随机颜色(r,g,b)格式的 :return: ...

决策树 1.什么是决策树 决策树是一种非线性有监督离散型分类模型 决策树是通过固定的条件来对类别进行判断： 2.决策树的生成 数据在不断分裂的递归过程，每一次分裂，尽可能让类别一样的数据在树的一边，当树的叶子节点的数据都是一类的时候，则停止分裂（if lese语句） 3.划分选择 决策树学习的关键，是如何选择最优划分属性，一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可...

采用基于 Scrapy 框架的爬虫技术,开发了检索电影信息的搜索引擎。对豆瓣网站的影视信息进行爬取,以方便用户准确获取最新的电影信息。 以“豆瓣电影”为爬取目 标,爬取网站中的影视信息。主要包括网站排名 “ Top250 ”和喜剧、动作类电影的电影名称、电影评分、电影导演, 电影上映时间以及电影评语。 Scrapy 框架运行流程 1.创建工程 scrapy startproject DouBan...