程序示例–PCA 模型

# coding: utf8
# pca/pca.pyimport numpy as npdef normalize(X):"""数据标准化处理Args:X 样本Returns:XNorm 标准化后的样本"""XNorm = X.copy()m,n = XNorm.shapemean = np.mean(XNorm, axis=0)std = np.std(XNorm, axis=0)XNorm = (XNorm - mean) / stdreturn XNormdef PCA(X, k = 1):"""PCAArgs:X 样本k 目的维度Returns:XNorm 标准化后的样本Z 降维后的新样本U UUReduce UReduceS SV V"""m, n = X.shape# 数据归一化XNorm = normalize(X)# 计算协方差矩阵Coef = XNorm.T * XNorm/m# 奇异值分解U, S, V = np.linalg.svd(Coef)# 取出前 k 个向量UReduce = U[:, 0:k]Z = XNorm * UReducereturn XNorm, Z, U, UReduce, S, Vdef recover(UReduce, Z):"""数据恢复Args:UReduce UReduceZ 降维后的样本"""return Z * UReduce.T

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8.7 程序示例--异常检测-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
程序示例–异常检测异常检测模型提供了一般高斯分布模型和多元高斯分布模型.其中,多元高斯分布模型被限制到了同轴分布: # coding: utf8 # anomaly_detection/anoma ...
5.9 程序示例--非线性分类-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
程序示例–非线性分类接下来,我们采用高斯核函数来解决非线性可分问题,由于数据集较大,我们使用性能更好的完整版 SMO 算法进行训练: # coding: utf8 # svm/test_non_li ...
5.8 程序示例--线性分类-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
程序示例–线性分类首先,我们使用线性核函数来训练线性可分问题,这里,我们使用的是简化版 SMO 算法: # coding: utf8 # svm/test_linear import smo imp ...
4.7 程序示例--算法诊断-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
程序示例–算法诊断我们手头有一份大坝水的流量与水位关系的数据,首先我们将其划分为训练集.交叉验证集和测试集: # coding: utf-8 # algorithm_analysis/diagnos ...
1.3 程序示例--梯度下降-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
回归模块回归模块中提供了批量梯度下降和随机梯度下降两种学习策略来训练模型: # coding: utf-8 # linear_regression/regression.py import nump ...
3.10 程序示例--神经网络设计-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
神经网络设计在神经网络的结构设计方面,往往遵循如下要点: 输入层的单元数等于样本特征数. 输出层的单元数等于分类的类型数. 每个隐层的单元数通常是越多分类精度越高,但是也会带来计算性能的下降,因此, ...
5.7 程序示例--基于 SMO 的 SVM 模型-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
程序示例–基于 SMO 的 SVM 模型在这里,我们会实现一个基于 SMO 的 SVM 模型,在其中,提供了简化版 SMO 和完整版 SMO 的实现. 简化版 SMO:不使用启发式方法选择 (α( ...
6.7 程序示例--K-Means-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
程序示例–K-Means 函数定义 # coding: utf-8 # kmeans/kmeans.py import numpy as npdef loadDataSet(filename):&qu ...
4.4 机器学习系统设计--垃圾邮件分类-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
机器学习系统设计–垃圾邮件分类假定我们现有一封邮件,其内容如下: From: cheapsales@buystufffromme.com To: ang@cs.stanford.edu Subjec ...

7.3 程序示例--PCA 模型-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授

程序示例–PCA 模型

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