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RSS订阅原创 机器学习笔记之Logistic回归
机器学习笔记之Logistic回归基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类当x为0时，Sigmoid函数值为0.5。随着x的增大，对应的Sigmoid值将逼近于1；而随着x的减小，Sigmoid值将逼近于0。为了实现Logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和代入Sigmoid函数中，进而得到一个范围在0~1之间...
2018-11-09 17:30:04
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原创 机器学习笔记之决策树ID3
机器学习笔记之决策树优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。信息增益划分数据集最大的原则是：将无序的数据变得更加有序。我们可以使用多种方法划分数据集，但是每种方法都有各自的优缺点。我们可以在划分数据之前使用信息论量化度量信息的内容。在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益，...
2018-11-09 09:45:36
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原创 机器学习笔记之K近邻算法
学习笔记之K近邻算法算法概述简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。算法优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。算法缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征...
2018-11-08 14:38:34
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原创 爬取晨星所有基金评级
Python爬取晨星基金评级晨星评级介绍晨星把每只具备3年以上业绩数据的基金归类，在同类基金中，基金按照“晨星风险调整后收益”指标（Morningstar Risk-Adjusted Return）由大到小进行排序：前10%被评为5星；接下来22.5%被评为4星；中间35%被评为3星；随后22.5%被评为2星；最后10%被评为1星。目标网站介绍基金评级网址：http://cn.morni...
2018-10-31 18:19:45
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原创 利用tushare分析券商涨停后上证指数的表现
券商涨停后上证指数的表现背景20181022券商板块集体涨停，想看看历史上类似事件发生后对市场的影响安装安装 pip install tushare注册tushare获取接口TOKEN分析过程import tushare as tsimport pandas as pdimport seaborn as snsfrom matplotlib import pyplot as ...
2018-10-22 17:19:12
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原创 Python爬取豌豆荚软件分类
Python爬取豌豆荚软件分类以及下载量链接豌豆荚#爬取豌豆荚import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd#获取各个分类的urldata = requests.get('https://www.wandoujia.com/category/app')s = BeautifulSoup(data.t...
2018-10-17 17:19:36
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空空如也
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