slm22233的博客

第二讲：Python环境配置 1.解释器：ipython - 输入行 In[1] 输出行 Out[1] - 魔术命令以%开头。%whos(查看当前解释器的变量空间)，%pwd(查看当前工作目录)，%lsmagic(查看所有的魔术命令) %history(可以查看在ipython解释器输入的内容) - 执行系统命令前面加！如!ls(查询系统目录) - ？的作用，查询函数的用法sum...

第三节：Python语法基础 python语法 支持基本数学运算 None(空类型）在赋值运算中a=0.2并不会打印出来，因为返回的是一个空类型。 type()函数查看类型 容器类型：用[]表示列表，可包含不同类型的数据，type([,])=list。{}表示集合，内容不可重复，type({,})=set。用（）代表元组，type((,))=tuple。用{a:’xxx’,b:’ssss...

第四节 python数据运算和流程控制 数据运算 //（整除）。内置函数：divmod(a,b) 得到a/b和a%b 交集通过& ; 并集通过| ; a-b表示在a中不在b中 ；b-a代表在b中不在a中 逻辑运算：and(和) or(或) not(非)。优先级 not > and > or 流程控制 0，0.0，set(),[],{},(),None在判...

数据分析 ## Numpy ## 1.

数据预处理 数据探索 1.

MNIST手写体数字图片识别

性能度量 度量分类器的好坏 混淆矩阵: 准确率 精准度 敏感度 特异度 F1 score 针对二分类的度量公式：二分类的混淆矩阵，positive类是应用中关心的类

线性回归 单变量线性回归的目标是：通过模型来描述某一特征（解释变量X）与连续输出（目标变量y）之间的关系，当只有一个解释变量时线性模型定义如下。y=W0+W1X。W0成为函数在y轴上的截距，W1为系数。目标是通过学习得到线性方程的两个权值，并用他们描述解释变量和目标变量之间的关系，当解释变量为非训练集中数据时，可用此线性关系来预测对应的输出。 多元线性回归：线性回归模型扩展为多个解释变量，y=W...