数据分析（统计分析）是从数据中发现统计规律（概率模型或决策模型），并参与数据决策的过程。其中缺少不了编程工具的协作，python作为一种数据处理、建模、可视化的‘助手’优势是非常明显的。因此，为了系统地学习并掌握这门编程语言，这里做了连载的笔记记录。该偏笔记主要是记录刚接触python时的一些基础知识点，比如数据类型、数学计算、输入与输出、关系运算符之类，算是python与数据分析的最初了解内容。
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2023-12-25 13:33:12
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# Python Markov逻辑网工具包
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## 介绍
Markov逻辑网（Markov Logic Network，简称MLN）是一种用于表示不确定性推理的概率逻辑体系，可以用于知识表示、本体学习等领域。Python Markov逻辑网工具包（Python Markov Logic Network Toolkit，简称PyMLN）是一个用Python编写的工具包，旨在帮助用户轻松地
原创
2024-01-29 05:03:00
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# Markov算法概述及Python实现
Markov算法是一种基于状态转移的计算理论模型，由艾米尔·马克思（Andrey Markov）提出。它的核心思想是，在一个特定的系统中，系统的未来状态仅依赖于当前状态而与过去状态无关。由于其简单性和强大的表达能力，Markov算法被广泛应用于自然语言处理、数据科学、机器学习等领域。
## Markov算法的基本概念
Markov算法通常包括以下几
原创
2024-09-22 05:17:57
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CHAPTER 2第2章Markov决策过程本章介绍强化学习最经典、最重要的数学模型—Markov决策过程(Markov Decision Process，MDP)。首先我们从离散时间智能体/环境接口引入Markov决策过程的定义，然后介绍在求解Markov决策过程时会用到的重要性质，最后介绍一种求解Markov决策过程最优策略的方法。2.1 Markov决策过程模型在智能体/环境接口
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2023-11-24 03:07:44
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引言在概率论及统计学中，马尔可夫过程（英语：Markov process）是一个具备了马尔可夫性质的随机过程，因为俄国数学家安德雷·马尔可夫得名。马尔可夫过程是不具备记忆特质的（memorylessness）。换言之，马尔可夫过程的条件概率仅仅与系统的当前状态相关，而与它的过去历史或未来状态，都是独立、不相关的。概论1. Markov Decision Process马尔可夫决策过程机器学习算法（
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 这节学习的是逻辑回归（L
## 学习如何实现 Python 逻辑函数
作为一名刚入行的小白，掌握逻辑函数是编程中非常重要的基础。在本篇文章中，我将逐步教你如何在 Python 中实现逻辑函数，并通过一个简单的示例带你完成整个过程。
### 流程概述
在开始之前，让我们先了解一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
线性逻辑回归的代码实现载入数据data = np.genfromtxt(r'data.csv', delimiter=',')
x_data = data[:, :-1] # 特征
y_data = data[:, -1] # 标签可以看到，这个数据集有3列，前两列为特征，最后一列‘1’和‘0’为标签 作图观察数据集def plot():
x0 = []
x1 = []
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2024-02-19 11:37:59
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Markov介绍Markov实际表示的是一系列随机变量随着时间变化的随机函数，也就是由一系列变量组成了一个状态序列（其实就是隐状态），而每个时刻所对应的这个变量可能会有很多种输出，而最终这些输出组成的状态就是观测状态。隐状态中每个变量出现的概率都是不一样的，所以某个时刻出现哪一个变量是未知的，于是就存在一个转换概率（Transition Probability），来表示从一个状态转换为下一个状态的
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2023-11-24 23:28:12
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勤奋的小伙伴，请在你的python编辑器中输入以下代码，运行后结果是不是和我的一样。 那你用学过的知识分析一下，是不是感觉有些怪怪的。 表 1 Python 逻辑运算符及功能
逻辑运算符含义基本格式说明and逻辑与运算，等价于数学中的“且”a and b当 a 和 b 两个表达式都为真时，a and b 的结果才为真，否则为假。or逻辑或运算，等价于数学中的“或”a or b当
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2024-05-05 20:01:09
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# 如何在Spark中实现逻辑回归
逻辑回归是一种常用的统计分析方法，广泛应用于分类问题。在Apache Spark中实现逻辑回归，可以有效地处理大数据集。本文将帮助你了解如何在Spark中实现逻辑回归的逻辑和步骤，提供必要的代码示例及注释。
## 流程概述
下面是实现逻辑回归的主要步骤。
| 步骤 | 描述
# 使用R语言实现马尔可夫链的迭代算法
马尔可夫链是随机过程中的一个重要概念，它描述了一系列状态之间的转移。在本教程中，我将教你如何在R语言中实现一个简单的马尔可夫链迭代模型。通过这个项目，我们将明确每一步的流程并配以代码注释，帮助你更好地理解和实现。
## 项目流程
为了便于理解，以下是开发马尔可夫链迭代的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-30 04:45:57
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Python语法--程序逻辑语法运算符算术运算符算术运算符的优先级算术运算符优先级由高到低赋值运算符比较运算符逻辑运算符按位运算符位与运算(&)位或运算(|)位异或运算(^)位取反运算(~)左移位运算(<<)右移位运算(>>)成员运算符身份运算符运算符的优先级程序的组织结构顺序结构选择结构if语句if...else...语句if...elif...else语句if
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2023-08-04 09:59:28
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条件判断if...else...比较运算符
格式化代码快捷键：CTRL+ALT+L # 可以一键调整代码格式，该空格的空格，该缩进的缩进
关键词：if...else 如果（条件判断）否则...
# if...else
# 案例：判断是否是成年人
age=int(input()) # 接受从外界传递过来的值，并将数据类型从str转换为int
if age>=18:
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2023-12-07 02:42:04
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问题： 大家想必对MNIST数据集已经非常熟悉了吧？这个数据集被反复“咀嚼”，反复研究。今天我们将换个角度研究MNIST数据集。假设现在不使用卷积神经网络，又该使用什么方法来解决MNIST分类问题呢？一、观察数据 在开始分析数据问题之前，我们需要了解最基本的数据对象。最好的方法就是访问官网去看一看数据的构成。官网地址如下:MNIST。MNIST数据集包含四个部分：Training
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2024-06-28 14:15:37
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# 使用Python实现多状态Markov链的指南
## 一、流程概述
为了帮助你更好地理解如何实现多状态Markov链，我们将整个过程拆解成几个具体步骤。以下是每个步骤的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -----------------------------------------
原创
2024-10-03 04:25:33
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本文简单讲解其概念（包括一阶，二阶和高阶链）及应用（如何通过建模进行数据预测）概括的来说，马尔科夫链是基于统计的数学模型。那么，什么叫基于统计？列举一个生活中最常见的场景。当我们使用输入法打字的时候，输入法会自动弹出联想文字。这在写一些非常用名词的时候特别明显，比如名字。例如某人叫奥利维尔，我们第一次输入这个名字时，需要完整且正确的拼写每一个字，否则就成了奥力威尔之类的词。但多次输入后，就会直接弹
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2024-01-12 07:05:36
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马尔可夫决策过程特征· 状态、行动、奖励都是有限数值。下一次的状态和奖励只依赖于上一时刻的状态和行动。
· 马尔可夫决策过程与随机过程中的马尔可夫过程类似，不同点在于马尔可夫过程只看重状态之间的转移，主要研究的是给定初始状态稳定之后会变成什么样。在马尔可夫决策过程中，增加了动作的概念，两个状态之间不仅有一条连线（也就是状态有限时，在原来的状态转移图上，不同动作可能会导致同样的状态转移情况）
· 在
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2024-02-15 15:00:50
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逻辑回归原理：根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类目标：分类未知类别的案例，用以理解数据中所蕴涵的知识讯息优点：计算代价不高，易于实现与理解缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高适用数据：数值型和标称型数据输入：未知类别的实例输出：输入实例的类别工作原理逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素，因此可以轻松处理0/1分类问题。逻辑回归（Log
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2024-02-19 21:59:53
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文章目录一、什么是逻辑回归？二、逻辑回归激活函数1、二分类sigmoid函数2、多分类softmax函数三、损失函数四、逻辑回归相关数学概念1、概率密度函数2、似然函数3、极大似然估计4、伯努利分布5、熵6、交叉熵 一、什么是逻辑回归？ 逻辑回归属于有监督机器学习算法的一种，虽然名字中带有回归，但是属于分类算法（输出变量为连续变量的预测问题是回归问题,输出变量为有限个离散变量的预测问题成为
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2024-01-30 08:31:12
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