前言：学习了吴恩达机器学习线性回归部分内容后，再结合很多优秀博客总结，搬运出来的干货。1、原理2、单变量线性回归数据准备：https://blog.csdn.net/Carl_changxin/article/details/100824723，第一列当作人口Population，第二列当作收益Profite实现技术：梯度下降实现目标：（1）作原始数据散点图（2）作线性回归模型折线图（3）根据模型预测一些数据（4）作代价函数随迭代次数增加而变化的折线图；会
系统 2019-09-27 17:56:52 2210
本文由葡萄城技术团队于原创并首发转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。一直以来C#都是微软在编程语言方面最为显著的Tag，但时至今日Python已经从一个小众语言，变成了世界编程语言排行榜排名前列的语言了。Python也在Web开发、网络爬虫、数据分析、大数据处理、机器学习、科学计算及绘图等领域有着不错的天然优势和不俗的表现。微软再从收购了Github后，在开源社区投入的力度越来越大，所以对于Python
系统 2019-09-27 17:56:35 2210
本来这篇文章是5月份写的，今天修改了一下内容，就成今天发表的了，CSDN这是出BUG了还是什么改规则了。。。引文：决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法（eagerlearner）的例子，因为一旦训练数据可用，他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模，直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学习法（lazylearner）。最近邻分类器就是这样的一种方法。注：KNN既可以用于分类，也可以用于回归。
系统 2019-09-27 17:56:08 2210
花下猫语：近日，Python之父在Medium上开通了博客，并发布了一篇关于PEG解析器的文章（参见我翻的全文译文）。据我所知，他有自己的博客，为什么还会跑去Medium上写文呢？好奇之下，我就打开了他的老博客。最后一篇文章写于2018年5月，好巧不巧，写的竟是pgen解析器，正是他在新文中无情地吐槽的、说将要替换掉的pgen。在这篇旧文里，Guido回忆了他创造pgen时的一些考量，在当时看来，创造一个新的解析器无疑是明智的，只不过时过境迁，现在有了更好
系统 2019-09-27 17:55:03 2210
python学习记录2——利用matplotlib动态显示梯度下降法中的参数主要参考博客利用matplotlib绘制多个实时刷新的动态图表https://blog.csdn.net/u013950379/article/details/87936999【python】matplotlib动态显示https://blog.csdn.net/zyxhangiian123456789/article/details/89159530深入浅出–梯度下降法及其实现h
系统 2019-09-27 17:54:39 2210
最近在刷面试题,所以需要看大量的Python相关的面试题，从大量的题目中总结了很多的知识，同时也对一些题目进行拓展了，但是在看了网上的大部分面试题不是很满意，一个是有些部分还是Python2的代码，另一个就是回答的很简单，有些关键的题目，也没有点出为什么，最重要的是还有一些复制粘贴根本就跑不通，这种相信大家深有体会吧，这样就导致我们可能需要去找其他人发的类似的教程。难受啊，所以我决定针对市面上大多的Python题目做一个分析，同时也希望大家尽可能的做到举一
系统 2019-09-27 17:54:18 2210
本文实例讲述了Python实现拼接多张图片的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：这里所述计划实现如下操作:①用Latex写原始博文,生成PDF文档;②将PDF转成高清的PNG格式的图片;③将多个PNG格式的图片合并成一大张图片;④将最终的大图片直接上传到博文编辑器中好了，如果将PDF文档转换成其他的图片格式呢？我建议windowns下可用AdobeAcrobatXPro软件完成这个工作，操作步骤如下面两图所示。注意在图二中一定要自己指定一个分辨率，不
系统 2019-09-27 17:53:33 2210
Python操作RabbitMQ路由(六)一、路由(Routing)：本章打算新增加一个功能，使它可以达到仅订阅消息的一个子集。举个栗子，我们需要把验证的错误日志信息写入日志文件(存储到磁盘)，但同时仍然把所有的日志信息输出到控制台中。二、绑定(Bindings)：绑定(Binding)是指交换机(Exchange)和队列(Queue)的关系;绑定的时候可以带上一个额外的routing_key参数。为了避免与basic_publish的参数混淆，我们把它叫
系统 2019-09-27 17:50:10 2210
本篇博客总结一下Python采集SQLServer数据库服务器的磁盘使用信息，其实这里也是根据需求不断推进演化的一个历程，我们监控服务器的磁盘走了大概这样一个历程：1：使用SQLServer作业监控磁盘空间很久之前写过一篇博客“MSSQL监控磁盘空间告警”，后面对这个脚本进行过多次完善和优化，做成了一个模板。在每台SQLServer服务器上都部署了，确实也很实用。告警也很给力，但是缺点也非常明显。优点：1：自己动手DIY，在没有部署运维工具的前提下，确实能
系统 2019-09-27 17:49:08 2210
机器学习的三要素：模型，策略，算法模型：感知机是二分类线性分类模型，属于判别模型。策略：基于误分类点到超平面的总距离。学习算法：略感知机存在的问题：存在多解，解依赖于初始超平面的选择以及迭代过程中误分类点的选择。训练集线性不可分，算法无法收敛，解决方法：pocket算法或者使用核函数。无法解决异或问题Python代码实现：importnumpyasnpdeftrain(X_train,Y_train):print(np.shape(X_train))m,n
系统 2019-09-27 17:48:45 2210
