线性回归法
思想
- 解决回归问题
- 算法可解释性强
- 一般在坐标轴中:横轴是特征(属性),纵坐标为预测的结果,输出标记(具体数值)
和分类问题的区别
分类问题中,横轴和纵轴都是样本特征属性(肿瘤大小,肿瘤发现时间)
回归问题中,横轴样本点(房子大小,地段等),纵轴是预测值(房价)
Stay Foolish Stay Hungry
分类问题中,横轴和纵轴都是样本特征属性(肿瘤大小,肿瘤发现时间)
回归问题中,横轴样本点(房子大小,地段等),纵轴是预测值(房价)
python
是一种面向对象的编程语言,在Python
中一切皆是对象。函数也是对象
。变量拥有的属性,函数同样拥有。因此在函数内部创建一个函数的行为是完全合法的。这种函数称为嵌套函数
或者内嵌函数
。闭包称为词法闭包或者函数闭包,是引用了自由变量的函数 ,两个特点
MySQL索引的建立对MySQL的高效运行是很重要的。索引可以大大提高MySQL的查询速度。
比如:新华字典的目录页(索引)快速查找汉字;图书馆通过首字母可以快速定位相关书籍,加快查找速度。
Select the code which shows players, their team and the amount of goals they scored against Greece(GRE).
对于数组,和
Python
列表一样进行索引、切片和迭代
arr[n:m]
arr[n:m:s]
:s为步长- 索引下标从0开始
- 取出某个元素的两种形式:
arr[m,n]==arr[m][n]
- 如果索引中使用三个点,假设
x
有5个轴
x[1,2,...]
相当于x[1,2,:,:,:]
x[1,2,...]
相当于x[1,2,:,:,:]
x[...,3]
相当于x[:,:,:,:,3]
x[4,...,5,:]
相当于x[4,:,:,5,:]
- 关于迭代问题:
- 默认是对第一轴进行迭代
- 如果想迭代所有的元素,使用
arr.flat
方法
对数组做基本的算术运算,将会对整个数组的所有元组进行逐一运算,并将运算结果保存在一个新的数组内,而不会破坏原始的数组
Numpy
的主要对象是同质的多维数组。Numpy
中的元素放在[]
中,其中的元素通常都是数字,并且是同样的类型,由一个正整数元组进行索引。Numpy
中,维度被称为轴
。例如对于[1, 2, 1]有一个轴,并且长度为3。而[[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]]
则有两个轴,第一个轴的长度为2,第二个轴的长度为3。Numpy
数组类的名字叫做ndarray
,经常简称为array
。要注意将numpy.array
与标准Python
库中的array.array
区分开,后者只处理一维数组,并且功能简单。