Andrew Ng经典机器学习课程的Python实现2-低调大师

Andrew Ng经典机器学习课程的Python实现2

2018-09-11 610

在上一篇文章中，我们讨论了单变量和多变量线性回归的Python实现方法。现在我们讲逻辑回归。大家要注意，如何克服过度拟合的问题，这将是讨论的重点。

基础知识

强烈建议你先看第3周的视频讲座，首先应该对Python系统有个基本的了解。在这里，我们将研究一个在业界最广泛应用的机器学习算法。

逻辑回归

在这部分练习中，你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能被大学录取。

场景描述：

假设你是一个大学某系的招生负责人，想根据两门考试的成绩来确定每个申请者的录取概率。你有以前的历史数据，可以用它作为逻辑回归的训练数据集。对于每一个训练的例子，你有申请人两门考试的分数和相应的录取决策。你的工作是建立一个分类模型，然后根据这两门考试的成绩来预测申请者的录取概率。

首先要加载必需的库：

importnumpy as np
import pandas as pd

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Java随机数探秘

1 前言一提到 Java 中的随机数，很多人就会想到 Ramdom，当出现生成随机数这样需求时，大多数人都会选择使用 Random 来生成随机数。Random 类是线程安全的，但其内部使用 CAS 来保证线程安全性，在多线程并发的情况下的时候它的表现是存在优化空间的。在 JDK1.7 之后，Java 提供了更好的解决方案 ThreadLocalRandom，接下来，我们一起探讨下这几个随机数生成器的实现到底有何不同。 2 Random Random 这个类是 JDK 提供的用来生成随机数的一个类，这个类并不是真正的随机，而是伪随机，伪随机的意思是生成的随机数其实是有一定规律的，而这个规律出现的周期随着伪随机算法的优劣而不同，一般来说周期比较长，但是可以预测。通过下面的代码我们可以对 Random 进行简单的使用: Random原理 Random 中的方法比较多，这里就针对比较常见的 nextInt() 和 nextInt(int bound) 方法进行分析，前者会计算出 int 范围内的随机数，后者如果我们传入 10，那么他会求出 [0,10) 之间的 int 类型的随机数，左闭右开...

2018-09-12

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$a = ['aa'=>1,'bb'=>2]; $json_str = json_encode($a);//将数组$a 转换成json字符串 $b = json_decode($json_str,true);//将数组$json_str转换成数组，第二个参数不填的话结果为对象

2018-09-12

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。