Python

说到如何用Python执行线性回归,大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model,但事实是,Python至少有8种执行线性回归的方法,sklearn并不是最高效的。

今天,让我们来谈谈线性回归。没错,作为数据科学界元老级的模型,线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说,你真的就能熟练应用线性回归了么?未必!

在这篇文章中,文摘菌将介绍8种用Python实现线性回归的方法。了解了这8种方法,就能够根据不同需求,灵活选取最为高效的方法实现线性回归。

“宝刀不老”的线性回归

时至今日,深度学习早已成为数据科学的新宠。即便往前推10年,SVM、boosting等算法也能在准确率上完爆线性回归。

为什么我们还需要线性回归呢?

一方面,线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。线性回归中的“线性”指的是系数的线性,而通过对特征的非线性变换,以及广义线性模型的推广,输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。另一方面,也是更为重要的一点,线性模型的易解释性使得它在物理学、经济学、商学等领域中占据了难以取代的地位。

那么,如何用Python来实现线性回归呢?

近日,kdnuggets做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查,他们分析了954个回答,得出结论——Python已经打败R语言,成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。有关此次问卷更具体的情况如何?雷锋网 AI科技评论将kdnuggets上发表的总结文编译整理如下:

之前我们在kdnuggets上做了这样一个问卷调查,2016、2017两年,在分析、数据科学和机器学习的工作中,你用R语言,还是Python,或两者都用,或选择其他的语言?

通过分析954个回答,我们得出了这样的结论:虽然Python并没有完全取代R语言,但在2017年,Python已经成功打败R语言,成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。

在2016年Python还是第二位(主要用Python的人占34%,主要用R语言的人占42%),在2017年Python就以5%的优势领先于R语言(主要用Python的人占41%,主要用R语言的人占36%)。同时用Python和R两种语言的人也从2016年的8.5%增长到12%了,而用其他语言的人则从16%降到11%。

Python环境下的8种简单线性回归算法

作者:Tirthajyoti Sarkar,文章来源:机器之心

本文中,作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法,不过没有讨论其性能的好坏,而是对比了其相对计算复杂度的度量。

GitHub 地址: https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_...

对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型(快速且准确地)拟合大型数据集的重要性。如本文所示,在线性回归模型中,「线性」一词指的是回归系数,而不是特征的 degree。

特征(或称独立变量)可以是任何的 degree,甚至是超越函数(transcendental function),比如指数函数、对数函数、正弦函数。因此,很多自然现象可以通过这些变换和线性模型来近似模拟,即使当输出与特征的函数关系是高度非线性的也没问题。

提高Python运行效率的6个小窍门

Python是一门优秀的语言,它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此,它还轻松支持多任务处理,比如多进程。不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。但是,事实并非如此。尝试以下六个窍门,来为你的Python应用提速。

  窍门一:关键代码使用外部功能包

  Python简化了许多编程任务,但是对于一些时间敏感的任务,它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务,可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台,因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之,这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。以下是一些你可以选择用来提升效率的功能包:

  Cython

  Pylnlne

  PyPy

  Pyrex

  这些功能包的用处各有不同。比如说,使用C语言的数据类型,可以使涉及内存操作的任务更高效或者更直观。Pyrex就能帮助Python延展出这样的功能。Pylnline能使你在Python应用中直接使用C代码。内联代码是独立编译的,但是它把所有编译文件都保存在某处,并能充分利用C语言提供的高效率。

  窍门二:在排序时使用键

盘点·GitHub最著名的20个Python机器学习项目

开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。

我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目,发现scikit-Learn,PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目!

  1. Scikit-learn:Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy

Python基础语法-常量与变量

Python是一门强类型的动态语言。

字面常量,变量没有类型,变量只是在特定的时间指向特定的对象而已,变量所指向的对象是有类型的。

变量:变量在赋值时被创建,它可以是任何对象的引用,但必须在引用前被赋值。

举例来说:当我们如下赋值时:
a = 3 # 给一个对象3赋予变量a

对于上面的赋值,Python将会明确的执行3个步骤来响应这个语句:
创建一个对象代表值3;
如果不存在变量a,就创建变量a;
把变量a与新创建的对象3关联。
变量随着赋值操作出现的。变量和对象是被存储在不同的内存空间中的。变量与对象通过指针相关联。变量永远指向对象且永不指向变量。随着赋值a = 3语句的执行,变量a就变成了对象3的一个引用。

如果你想学习Python可以来这个群,首先是472,中间是309,最后是261,里面可以学习和交流,也有资料可以下载。

变量与对象之间的链接在Python中称之为引用。也就是说,一个引用也就是一种关联,在内存中以指针的形式实现。

手把手生成决策树(dicision tree)

1.什么是决策树

决策树是一种基本的分类和回归方法,本文主要讲解用于分类的决策树。决策树就是根据相关的条件进行分类的一种树形结构,比如某高端约会网站针对女客户约会对象见面的安排过程就是一个决策树:

根据给定的数据集创建一个决策树就是机器学习的课程,创建一个决策树可能会花费较多的时间,但是使用一个决策树却非常快。

创建决策树时最关键的问题就是选取哪一个特征作为分类特征,好的分类特征能够最大化的把数据集分开,将无序变为有序。这里就出现了一个问题,如何描述一个数据集有序的程度?在信息论和概率统计中,熵表示随机变量不确定性的度量,即有序的程度。

现给出一个集合D,本文所有的讨论都以该集合为例:

序号 不浮出水面是否可以生存

Python编程风格

前言

Python语言的编程风格我个人认为还是比较简洁的,如果你之前接触过其他的编程语言,例如C、C++、Java等语言,他们之间我感觉大同小异,不过还是有一些差异的,下面我们就来看下Python的一些基础语法。

python程序

对于python程序的入手,python给我们提供了交互式与脚本式两种学习方式,那么我们先来看一下两种方式:

交互式(linux下shell提示符下输入python)
[root@localhost ~]# python
Python 2.7.12 (default, Aug 8 2016, 09:01:20)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-3)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>>

在python交互模式下我们来试试打印一个字符
>>> print "hello world"
hello world

脚本式

机器学习:朴素贝叶斯--python

今天介绍机器学习中一种基于概率的常见的分类方法,朴素贝叶斯,之前介绍的KNN, decision tree 等方法是一种 hard decision,因为这些分类器的输出只有0 或者 1,朴素贝叶斯方法输出的是某一类的概率,其取值范围在 0-1 之间,朴素贝叶斯在做文本分类,或者说垃圾邮件识别的时候非常有效。

朴素贝叶斯就是基于我们常用的贝叶斯定理:

假设我们要处理一个二分类问题: c1,c2,给定一个样本,比如说是一封邮件,可以用向量 x 来表示,邮件就是一个文本,而文本是由单词构成的,所以 x 其实包含了这封邮件里出现的单词的信息,我们要求的就是,给定样本 x ,我们需要判断这个样本是属于 c1 还是属于 c2,当然,我们可以用概率表示为:

机器学习:决策树--python

今天,我们介绍机器学习里比较常用的一种分类算法,决策树。决策树是对人类认知识别的一种模拟,给你一堆看似杂乱无章的数据,如何用尽可能少的特征,对这些数据进行有效的分类。

决策树借助了一种层级分类的概念,每一次都选择一个区分性最好的特征进行分类,对于可以直接给出标签 label 的数据,可能最初选择的几个特征就能很好地进行区分,有些数据可能需要更多的特征,所以决策树的深度也就表示了你需要选择的几种特征。

在进行特征选择的时候,常常需要借助信息论的概念,利用最大熵原则。

决策树一般是用来对离散数据进行分类的,对于连续数据,可以事先对其离散化。

在介绍决策树之前,我们先简单的介绍一下信息熵,我们知道,熵的定义为:

我们先构造一些简单的数据:
from sklearn import datasets
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import operator

def Create_data():

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