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在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础库。本文针对Python 机器学习库 NumPy入门教程，感兴趣的朋友一起学习吧 NumPy是一个Python语言的软件包，它非常适合于科学计算。在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础库。 本文是对它的一个入门教程。 介绍 NumPy是一个用于科技计算的基础软件包，它是Python语言实现的。它包含了： 强大的N维数组结构 精密复杂的函数 可集成到C/C++和Fortran代码的工具 线性代数，傅里叶变换以及随机数能力 除了科学计算的用途以外，NumPy也可被用作高效的通用数据的多维容器。由于它适用于任意类型的数据，这使得NumPy可以无缝和高效的集成到多种类型的数据库中。 获取NumPy 由于这是一个Python语言的软件包，因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境。关于……

机器学习（Machine Learning）在最近几年绝对称的上是大火，越来越多的公司和资本投入了巨大资源和金钱到这个新上位的技术新宠中，尤其是随着更多的各种机器学习相关类库的出现和发展，更多新的技术已经被应用到了机器学习中， 现在大家可以看到， Python不再是唯一个老牌机器学习的必用语言， 对于现代神经网络（neural networks）语言不再是一个问题， 你基本可以使用任何的编程语言， 包括今天我们介绍的标准前端开发语言 - Javascript Web的整个体系已经在近几年中有了长足的发展， 虽然 Javascript 和 node.js的使用案例还远远无法和Java/Python来媲美。 但是 也足够应用到很多机器学习的环境中去啦。而且最大的优势在于 - 一个浏览器就可以帮你搞定了一切 ！ 虽然， 基于Javascript的机器学习类库还非常的早期，很多依旧在开发状态下， 但是他们的确已经……

一、贝叶斯分类介绍 贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率，如：一个数据对象属于某个类别的概率。贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理而构造出来的。对分类方法进行比较的有关研究结果表明：简单贝叶斯分类器（称为基本贝叶斯分类器）在分类性能上与决策树和神经网络都是可比的。在处理大规模数据库时，贝叶斯分类器已表现出较高的分类准确性和运算性能。基本贝叶斯分类器假设一个指定类别中各属性的取值是相互独立的。这一假设也被称为：类别条件独立，它可以帮助有效减少在构造贝叶斯分类器时所需要进行的计算。 二、贝叶斯定理 p(A|B) 条件概率 表示在B发生的前提下，A发生的概率； 基本贝叶斯分类器通常都假设各类别是相互独立的，即各属性的取值是相互独立的。对于特定的类别且其各属性相互独立，就会有……

Python在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 这篇文章就列举并描述Python的最有用的机器学习工具和库。这个列表中，我们不要求这些库是用Python写的，只要有Python接口就够了。 我们的目的不是列出Python中所有机器学习库(搜索“机器学习”时Python包索引(PyPI)返回了139个结果)，而是列出我们所知的有用并且维护良好的那些。 另外，尽管有些模块可以用于多种机器学习任务，我们只列出主要焦点在机器学习的库。比如，虽然Scipy1包含一些聚类算法，但是它的主焦点不是机器学习而是全面的科学计算工具集。因此我们排除了Scipy(尽管我们也使用它!)。 另一个需要提到的是，我们同样会根据与其他科学计算库的集成效果来评估这些库，因为机器学习(有监督的或者无监督的)也是数据处理系……

总体思路与一元线性回归思想一样，现在将数据以矩阵形式进行运算，更加方便。 一元线性回归实现代码 下面是多元线性回归用Python实现的代码： import numpy as npdef linearRegression(data_X,data_Y,learningRate,loopNum): W = np.zeros(shape=[1, data_X.shape[1]]) # W的shape取决于特征个数，而x的行是样本个数，x的列是特征值个数 # 所需要的W的形式为 行=特征个数，列=1 这样的矩阵。但也可以用1行，再进行转置：W.T # X.shape[0]取X的行数，X.shape[1]取X的列数 b = 0 #梯度下降 for i in range(loopNum): W_derivative = np.zeros(shape=[1, data_X.shape[1]]) b_derivative, cost = 0, 0 WXPlusb = np.dot(data_X, W.T) + b # W.T：W的转置 W_derivative += np.dot((WXPlusb - data_Y).T, data_X) # np.dot:矩阵乘法 b_derivative += np.dot(np.ones(shape=[1, data_X.shape[0]]), WXPlusb - data_Y) cost += (WXPlusb - data_Y)*(WXPlusb - data_Y) W_derivative = W_derivative / data_X.shape[0] # data_X.sh……

一开始的目的是学习十大挖掘算法（机器学习算法）,并用编码实现一遍，但越往后学习，越往后实现编码，越发现自己的编码水平低下，学习能力低。这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间，可见编码水平之低，而且在编码的过程中看了别人的编码，才发现自己对numpy认识和运用的不足，在自己的代码中有很多可以优化的地方，比如求均值的地方可以用mean直接对数组求均值，再比如去最小值的下标，我用的是argsort排序再取列表第一个，但是有argmin可以直接用啊。下面的代码中这些可以优化的并没有改，这么做的原因是希望做到抛砖引玉，欢迎大家丢玉，如果能给出优化方法就更好了 一.k-means算法 人以类聚，物以群分，k-means聚类算法就是体现。数学公式不要，直接用白话描述的步骤就是： 1.随机选取k个质心（k值取决于你想聚成几类） 2.计算样……