u010255214的博客

原创 python连接oracle数据库

1、确保python、oracle 客户端、cx_Oracle位数一致（1）python确认64位（2）下载64位的Instant Client（3）我是直接在python路径下，安装了最新版的cx_Oracle2、 解压Instant Client到E:\Instant Client，并将bin下所有dll文件复制到python安装路径下的site-packages文件夹下查看python安装路径：3、成功连接字符串格式：cx_Oracle.c...

原创 PCA主成分分析

1、PCA算法：PCA过程的实现：（1）numpy可以模拟 （2）sklearn可以实现1.1、使用numpy模拟PCA过程import numpy as npA=np.array([[3,2000], [2,3000], [4,5000], [5,8000], [1,2000]],dtype='float')#使用numpy模拟PCA过程#数据降维#1、数据归一化mean=n...

原创 贝叶斯算法进行文档分类

from time import timefrom sklearn.datasets import load_filesprint("加载训练集 ...")t=time()news_train=load_files(r'C:\Users\EDZ\PycharmProjects\379\train')#读入内存print("统计：文档数：{0} ，分类数：{1} ".format(len(news_train.data),len(news_train.target_names)))print(.

原创 SVM向量机——预测乳腺癌

1、画学习曲线import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import learning_curveplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#显示中文def plot_learning_curve(estimator, title, X, y, ylim=None, cv=None, .

原创 决策树——预测泰坦尼克号幸存者

数据集解释：• Passengerld ：乘客ID ，这是个顺序编号， 唯一地标识 乘客。这个特征和幸存与否无关，我们不使用这个特征• Survived : 表示幸存者表示遇难。这个是我们的标注数据。• Pclass ：仓位等级，是很重要的特征。看过电影读者都知道，高仓位等级的乘客更快地到达甲板，从而更容易获救。• Name ：乘客名字，这个特征和幸存与否无关，我们会丢弃这个特征。• Sex ：乘客性别， 过电影的读者都知道，由于救生艇数量不够，船民让妇女和儿童先上救生艇。所 以这也是个很重..

原创 逻辑回归算法——乳腺癌检测

这个数据集总共从病灶造影图片中提取 以下 10 个关键属性。• radius 半径 即病灶中心点离边界的平均距离• texture 纹理，灰度值的标准偏差。• perimeter 周长 即病灶的大小• area 积，也是反映病灶大小一个指标。• smoothness 平滑度 ，即半径的变化幅度。• actness ：密实度，周长的平方除以面积的商 再减1• concavity 凹度，凹陷部分轮廓的严重程度• concave points 凹点 凹陷轮廓的数量。• symmetry ...

原创 安装prophet

1、创建一个新的环境按照官网的做法，创建一个新的python环境激活这个环境。2、安装C++的编译工具3、安装依赖库4、安装pystan居然安装好了，我的妈呀，这就是心动的感觉。5、安装fbprophet安装成功了。...

转载 关于销量预测方法和采购备货问题

关于销量预测方法和采购备货问题在所有的预测问题中，最不靠谱的就是销量预测. --master苏1. 前言销量预测是一个古老的问题，进入市场经济以来这个问题变得更加迫切，也得到更多人的关注，特别是进入大数据时代后，随着算法模型被不断提出来，收集数据的成本逐步降低，收集到的数据越来越多，这个问题变得比以前有趣，同时也被寄予更加迫切且不合理的期望，也比以前更难，不仅仅是数据变多了、模型复杂了，而是社会变得复杂了，亚文化兴起，细分领域竞争也逐渐变得激烈，而这些都是要被考虑到预测因素中，你说，在一个不能聚

原创 线性回归——预测波士顿房价

用线性回归算法拟合正弦函数（加入多项式）#用线性回归算法拟合正弦函数#首先，生成 200 个在［-2pai,2pai] 区间内的正弦函数上的点 并且给这些点加上一些随机的噪声。import numpy as npn_dots=200X=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,n_dots)Y=np.sin(X)+0.2*np.random.rand(n_dots)-0.1#X.shape#(200,)#Y.shape#(200,)X=X.reshape(-1,1)#(

原创 时间序列预测的7种方法

import pandas as pd#取数#df=pd.read_csv('jetrail.csv')#print(df.head())''' ID Datetime Count0 0 25-08-2012 00:00 81 1 25-08-2012 01:00 22 2 25-08-2012 02:00 63 3 25-08-2012 03:00 24 4 25-08-2012 04:0.

原创 k-近邻算法

from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier,RadiusNeighborsClassifierfrom sklearn.neighbors import KNeighborsRegressorfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.model_selection im.

原创 画学习曲线的方法

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import ShuffleSplit from sklearn.model_selection import learning_curvefrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#加载数据data=pd.read_csv(r"D:\De.

转载 机器学习算法模型速查表

原创 机器学习-手写数字识别1

用到的库：from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import svmfrom sklearn.externals import joblib1、数据的采集与标记from sklearn import datasetsdigits=datasets.load_dig...