数据集地址：Index of /ml/machine-learning-databases/housing (uci.edu)
数据集中共有506条样本数据，每条样本包含了13个影响房价的特征。
数据集格式
0.00632 18.00 2.310 0 0.5380 6.5750 65.20 4.0900 1 296.0 15.30 396.90 4.98 24.00 0.02731 0.00 7.070 0 0.4690 6.4210 78.90 4.9671 2 242.0 17.80 396.90 9.14 21.60 0.02729 0.00 7.070 0 0.4690 7.1850 61.10 4.9671 2 242.0 17.80 392.83 4.03 34.70 0.03237 0.00 2.180 0 0.4580 6.9980 45.80 6.0622 3 222.0 18.70 394.63 2.94 33.40 0.06905 0.00 2.180 0 0.4580 7.1470 54.20 6.0622 3 222.0 18.70 396.90 5.33 36.20 0.02985 0.00 2.180 0 0.4580 6.4300 58.70 6.0622 3 222.0 18.70 394.12 5.21 28.70 0.08829 12.50 7.870 0 0.5240 6.0120 66.60 5.5605 5 311.0 15.20 395.60 12.43 22.90 0.14455 12.50 7.870 0 0.5240 6.1720 96.10 5.9505 5 311.0 15.20 396.90 19.15 27.10 0.21124 12.50 7.870 0 0.5240 5.6310 100.00 6.0821 5 311.0 15.20 386.63 29.93 16.50
np.fromfile() 读取数据没有数据类型和数据的形状。所以这里使用了data.reshape()重新变换成原始的形状。
# 导入需要用到的package
import numpy as np
import json
# 读入训练数据
datafile = 'housing.data'
data = np.fromfile(datafile, sep=' ')
print(data.shape)
# 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格
feature_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']
feature_num = len(feature_names)
# 将原始数据进行reshape, 变为[N, 14]这样的形状
data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])
print(data.shape)
# 输出(506, 14)
# 查看数据
X = data[0]
print(X.shape)
print(X)
(7084,)
(506, 14)
(14,)
[6.320e-03 1.800e+01 2.310e+00 0.000e+00 5.380e-01 6.575e+00 6.520e+01
4.090e+00 1.000e+00 2.960e+02 1.530e+01 3.969e+02 4.980e+00 2.400e+01]
划分数据集
在机器学习中，数据集通常划分为训练集和测试集，训练集用于训练，测试集用来评估模型的性能。两者的比例大于是8：1
# 导入需要用到的package
import numpy as np
import json
# 读入训练数据
datafile = 'housing.data'
data = np.fromfile(datafile, sep=' ')
print(data.shape)
# 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格
feature_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']
feature_num = len(feature_names)
# 将原始数据进行reshape, 变为[N, 14]这样的形状
data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])
print(data.shape)
# 输出(506, 14)
# 查看数据
X = data[0]
print(X.shape)
print(X)
ratio = 0.8
offset = int(data.shape[0] * ratio)
train_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
print('训练集的大小',train_data.shape)
print('测试集的大小',test_data.shape)(7084,)
(506, 14)
(14,)
[6.320e-03 1.800e+01 2.310e+00 0.000e+00 5.380e-01 6.575e+00 6.520e+01
4.090e+00 1.000e+00 2.960e+02 1.530e+01 3.969e+02 4.980e+00 2.400e+01]
训练集的大小 (404, 14)
测试集的大小 (102, 14)
数据归一化
# 导入需要用到的package
import numpy as np
import json
# 读入训练数据
datafile = 'housing.data'
data = np.fromfile(datafile, sep=' ')
print(data.shape)
# 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格
feature_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']
feature_num = len(feature_names)
# 将原始数据进行reshape, 变为[N, 14]这样的形状
data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])
print(data.shape)
# 输出(506, 14)
# 查看数据
X = data[0]
print(X.shape)
print(X)
ratio = 0.8
offset = int(data.shape[0] * ratio)
train_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
print('训练集的大小',train_data.shape)
print('测试集的大小',test_data.shape)
print('归一化前的数据',train_data[0])
# 计算train数据集的最大值、最小值和平均值
maxinums, mininums, avgs = train_data.max(axis=0), train_data.min(axis=0), train_data.sum(axis=0) / train_data.shape[0]
# 对数据进行归一化处理
for i in range(feature_num):
# print(maxinums[i], mininums[i], avgs[i])
train_data[:, i] = (train_data[:, i] - avgs[i]) / (maxinums[i] - mininums[i])
print('归一化后的数据',train_data[0])(7084,)
(506, 14)
(14,)
[6.320e-03 1.800e+01 2.310e+00 0.000e+00 5.380e-01 6.575e+00 6.520e+01
4.090e+00 1.000e+00 2.960e+02 1.530e+01 3.969e+02 4.980e+00 2.400e+01]
训练集的大小 (404, 14)
测试集的大小 (102, 14)
归一化前的数据 [6.320e-03 1.800e+01 2.310e+00 0.000e+00 5.380e-01 6.575e+00 6.520e+01
4.090e+00 1.000e+00 2.960e+02 1.530e+01 3.969e+02 4.980e+00 2.400e+01]
归一化后的数据 [-0.02146321 0.03767327 -0.28552309 -0.08663366 0.01289726 0.04634817
0.00795597 -0.00765794 -0.25172191 -0.11881188 -0.29002528 0.0519112
-0.17590923 -0.00390539]
模型import numpy as np
class NetWork(object):
def __init__(self, num_of_weights):
# 随机产生w的初始值
# 为了保持程序每次运行结果的一致性，此处设置了固定的随机数种子
np.random.seed(0)
self.w = np.random.randn(num_of_weights, 1)
self.b = 0
def forward(self, x):
z = np.dot(x, self.w) + self.b
return z
def loss(self, z, y):
error = z - y
cost = error * error
cost = np.mean(cost)
return cost
def gradient(self, x, y):
z = self.forward(x)
gradient_w = (z - y) * x
gradient_w = np.mean(gradient_w, axis=0) # axis=0表示把每一行做相加然后再除以总的行数
gradient_w = gradient_w[:, np.newaxis]
gradient_b = (z - y)
gradient_b = np.mean(gradient_b)
# 此处b是一个数值，所以可以直接用np.mean得到一个标量（scalar）
return gradient_w, gradient_b
def update(self, gradient_w, gradient_b, eta=0.01): # eta代表学习率，是控制每次参数值变动的大小，即移动步长，又称为学习率
self.w = self.w - eta * gradient_w # 相减: 参数向梯度的反方向移动
self.b = self.b - eta * gradient_b
def train(self, x, y, iterations=1000, eta=0.01):
losses = []
for i in range(iterations):
z = self.forward(x) # 前向计算
L = self.loss(z, y) # 求误差
gradient_w, gradient_b = self.gradient(x, y) # 求梯度
self.update(gradient_w, gradient_b, eta) # 更新参数
losses.append(L)
if (i + 1) % 10 == 0:
print('iter {}, loss {}'.format(i, L))
return losses
if __name__=="__main__":
#定义模型的输入
input=np.random.randn(1000,13) #表示有4个样本，每个样本有13个特征
gt_output=np.random.randn(1000,1) ##真实的标签，后续进行损失计算
#定义模型
model=NetWork(13)
print('模型的初始参数',model.w,model.b)
for i in range(100):
#模型的前线传播得到输出
output=model.forward(input)
#计算模型的损失
loss=model.loss(output,gt_output)
# print(loss)
#求梯度
w,b=model.gradient(input,output)
print('第{}epoch参数'.format(i),model.w,model.b)
#模型的更新
model.update(w,b)
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def load_data():
# 从文件导入数据
datafile = 'housing.data'
data = np.fromfile(datafile, sep=' ')
print(data.shape)
# 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数
feature_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']
feature_num = len(feature_names)
# 将原始数据进行reshape, 变为[N, 14]这样的形状
data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])
print(data.shape)
# 将原数据集拆分成训练集和测试集
# 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试
# 测试集和训练集必须是没有交集的
ratio = 0.8
offset = int(data.shape[0] * ratio)
data_slice = data[:offset]
# 计算train数据集的最大值、最小值和平均值
maxinums, mininums, avgs = data_slice.max(axis=0), data_slice.min(axis=0), data_slice.sum(axis=0) / data_slice.shape[0]
# 对数据进行归一化处理
for i in range(feature_num):
# print(maxinums[i], mininums[i], avgs[i])
data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maxinums[i] - mininums[i])
# 训练集和测试集的划分比例
# ratio = 0.8
train_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
return train_data, test_data
class NetWork(object):
def __init__(self, num_of_weights):
# 随机产生w的初始值
# 为了保持程序每次运行结果的一致性，此处设置了固定的随机数种子
np.random.seed(0)
self.w = np.random.randn(num_of_weights, 1)
self.b = 0
def forward(self, x):
z = np.dot(x, self.w) + self.b
return z
def loss(self, z, y):
error = z - y
cost = error * error
cost = np.mean(cost)
return cost
def gradient(self, x, y):
z = self.forward(x)
gradient_w = (z - y) * x
gradient_w = np.mean(gradient_w, axis=0) # axis=0表示把每一行做相加然后再除以总的行数
gradient_w = gradient_w[:, np.newaxis]
gradient_b = (z - y)
gradient_b = np.mean(gradient_b)
# 此处b是一个数值，所以可以直接用np.mean得到一个标量（scalar）
return gradient_w, gradient_b
def update(self, gradient_w, gradient_b, eta=0.01): # eta代表学习率，是控制每次参数值变动的大小，即移动步长，又称为学习率
self.w = self.w - eta * gradient_w # 相减: 参数向梯度的反方向移动
self.b = self.b - eta * gradient_b
def train(self, x, y, iterations=1000, eta=0.01):
losses = []
for i in range(iterations):
# 四步法
z = self.forward(x)
L = self.loss(z, y)
gradient_w, gradient_b = self.gradient(x, y)
self.update(gradient_w, gradient_b, eta)
losses.append(L)
if (i + 1) % 10 == 0:
print('iter {}, loss {}'.format(i, L))
return losses
# 获取数据
train_data, test_data = load_data()
print(train_data.shape)
x = train_data[:, :-1]
y = train_data[:, -1:]
# 创建网络
net = NetWork(13)
num_iterations = 2000
# 启动训练
losses = net.train(x, y, iterations=num_iterations, eta=0.01)
# 画出损失函数的变化趋势
plot_x = np.arange(num_iterations)
plot_y = np.array(losses)
plt.plot(plot_x, plot_y)
plt.show()
参考文献：
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi？还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
华为OD机试题本篇题目：明明的随机数题目输入描述输出描述：示例1输入输出说明代码编写思路最近更新的博客华为od2023|什么是华为od，od薪资待遇，od机试题清单华为OD机试真题大全，用Python解华为机试题|机试宝典【华为OD机试】全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为o
我想解析一个已经存在的.mid文件，改变它的乐器，例如从“acousticgrandpiano”到“violin”，然后将它保存回去或作为另一个.mid文件。根据我在文档中看到的内容，该乐器通过program_change或patch_change指令进行了更改，但我找不到任何在已经存在的MIDI文件中执行此操作的库.他们似乎都只支持从头开始创建的MIDI文件。 最佳答案 MIDIpackage会为您完成此操作，但具体方法取决于midi文件的原始内容。一个MIDI文件由一个或多个音轨组成，每个音轨是十六个channel中任何一个上的
本文主要介绍在使用Selenium进行自动化测试或者任务时，对于使用了iframe的页面，如何定位iframe中的元素文章目录场景描述解决方案具体代码场景描述当我们在使用Selenium进行自动化测试的时候，可能会遇到一些界面或者窗体是使用HTML的iframe标签进行承载的。对于iframe中的标签，如果直接查找是无法找到的，会抛出没有找到元素的异常。比如近在咫尺的例子就是，CSDN的登录窗体就是使用的iframe，大家可以尝试通过F12开发者模式查看到的tag_name,class_name,id或者xpath来定位中的页面元素，会抛出NoSuchElementException异常。解决
2022/8/4更新支持加入水印水印必须包含透明图像，并且水印图像大小要等于原图像的大小pythonconvert_image_to_video.py-f30-mwatermark.pngim_dirout.mkv2022/6/21更新让命令行参数更加易用新的命令行使用方法pythonconvert_image_to_video.py-f30im_dirout.mkvFFMPEG命令行转换一组JPG图像到视频时，是将这组图像视为MJPG流。我需要转换一组PNG图像到视频，FFMPEG就不认了。pyav内置了ffmpeg库，不需要系统带有ffmpeg工具因此我使用ffmpeg的python包装p
ValidPalindromeGivenastring,determineifitisapalindrome,consideringonlyalphanumericcharactersandignoringcases. [#125]Example:"Aman,aplan,acanal:Panama"isapalindrome."raceacar"isnotapalindrome.Haveyouconsiderthatthestringmightbeempty?Thisisagoodquestiontoaskduringaninterview.Forthepurposeofthisproblem
是否可以在PyYAML或Ruby的Psych引擎中禁用创建anchor和引用(并有效地显式列出冗余数据)？也许我在网上搜索时遗漏了一些东西，但在Psych中似乎没有太多可用的选项，而且我也无法确定PyYAML是否允许这样做.基本原理是我必须序列化一些数据并将其以可读的形式传递给一个不是真正的技术同事进行手动验证。有些数据是多余的，但我需要以最明确的方式列出它们以提高可读性(anchor和引用是提高效率的好概念，但不是人类可读性)。Ruby和Python是我选择的工具，但如果有其他一些相当简单的方法来“展开”YAML文档，它可能就可以了。 最佳答案
我很好奇.NET将如何影响Python和Ruby应用程序。用IronPython/IronRuby编写的应用程序是否会非常特定于.NET环境，以至于它们实际上将变得特定于平台？如果他们不使用任何.NET功能，那么IronPython/IronRuby相对于非.NET同类产品的优势是什么？ 最佳答案 我不能说任何关于IronRuby的东西，但是大多数Python实现(如IronPython、Jython和PyPy)都试图尽可能忠实于CPython实现。不过，IronPython正在迅速成为这方面的佼佼者之一，并且在PlanetPyth