计算概率分布的相关参数时，一般使用 scipy 包，常用的函数包括以下几个： pdf：连续随机分布的概率密度函数 pmf：离散随机分布的概率密度函数 cdf：累计分布函数 百分位函数（累计分布函数的逆函数） 生存函数的逆函数（1 – cdf 的逆函数） 函数里面不仅能跟一个数据，还能跟一个数组。下面用正态分布举例说明： >>> import scipy.stats as st >>> st.norm.cdf(0) # 标准正态分布在 0 处的累计分布概率值 0.5 >>> st.norm.cdf([-1, 0, 1])# 标准正态分布分别在 -1， 0， 1 处的累计分布概率值 array(

前言 感知器是分类的线性分类模型，其中输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面，属于判别模型。 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化，得到了感知器模型。 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 运 行结果如图所示： 总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对软件开发网的支持。 您可能感兴趣的文章:python使用tensorflow保存、加载和使用模型的方法python 用opencv调用训练好

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10911 用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。 1. 用户和产品的潜在特征 我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。 然后我们使用pandas数据透视表函数来构建评论矩阵。在这一点上，ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。 接下来，我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此，我们将使用低秩矩阵分解算法。我已经在matrix_factorization_utilities.py中包含了这个实

本文实例讲述了Python实现的径向基（RBF）神经网络。分享给大家供大家参考，具体如下： from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ loadtxt, savetxt, zeros, frombuffer from numpy.linalg import norm, lstsq from multiprocessing import Process, Array from random im

本文实例为大家分享了python统计文本中单词出现频率的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #coding=utf-8 import os from collections import Counter sumsdata=[] for fname in os.listdir(os.getcwd()): if os.path.isfile(fname) and fname.endswith('.txt'): with open(fname,'r') as fp: data=fp.readlines() sumsdata+=[line.strip().lower

本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 朴素贝叶斯算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词的出现是多少，就可以利用贝叶斯定理得到。 朴素贝叶斯分类器中的一个假设是：每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集，这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子，表示的是某论坛的用户评论，标签1表示这个是骂人的 createVoca

之前写过一篇爬取小说的博客，但是单线程爬取速度太慢了，之前爬取一部小说花了700多秒，1秒两章的速度有点让人难以接受。 所以弄了个多线程的爬虫。 这次的思路和之前的不一样，之前是一章一章的爬，每爬一章就写入一章的内容。这次我新增加了一个字典用于存放每章爬取完的内容，最后当每个线程都爬取完之后，再将所有信息写入到文件中。 之所以用字典是因为爬完之后需要排序，字典的排序比较方便 为了便于比较，这次选择的还是之前博客里面相同的小说，不清楚的可以看看那篇博客： python爬虫实例之小说爬取器 下面就上新鲜出炉代码： import threading import time from bs4 impo

本文实例为大家分享了python实现淘宝秒杀脚本的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.安装pycharm。网上教程很多。 2.安装 Selenium 库。 Selenium支持很多浏览器，我选择的是Firefox浏览器。 因为我这里是Python3环境，自带的又pip，所以安装selenium直接使用pip安装 安装方法： –打开cmd； –输入命令进入Python36/Scripts（找到下图的目录）目录下； –输入命令 pip install selenium； –回车，等待自动安装； –当最后一行代码出现Successfully install selenium-XX时，表示安装成功

产生式系统 把一组领域相关的产生式（或称规则）放在一起，让它们互相配合、协同动作，一个产生式生成的结论一般可供另一个（或一些）产生式作为前提或前提的一部分来使用，以这种方式求得问题之解决，这样的一组产生式被称为产生式系统 产生式系统的构成 一组规则 每条规则分为左部（或称前提、前件）和右部（或称结论、动作、后件）。通常左部表示条件，核查左部条件是否得到满足一般采用匹配方第 3 页法，即查看数据基DB（Data Base）中是否存在左部所指明的情况，若存在则认为匹配成功，否则认为匹配失败。一般说来，匹配成功则执行右部所规定的动作，例如：添加、修改和删除等。 数据基 DB 中存放的数据既是产生式作

Orbmechlib Python函数库可用于计算和可视化轨道。 该项目旨在成为一个Python模块，其中包含用于计算轨道轨迹，能量和其他数据的工具。 该项目目前可以在二维图中绘制椭圆形轨道，并且可以计算出半径和速度以及轨道周期。