99热在线精品一区二区三区_国产伦精品一区二区三区女破破_亚洲一区二区三区无码_精品国产欧美日韩另类一区

python的seaborn.kdeplot有什么用

kde(kernel density estimation)是核密度估計。核的作用是根據(jù)離散采樣，估計連續(xù)密度分布。

創(chuàng)新互聯(lián)長期為上千多家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團隊從業(yè)經(jīng)驗10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為隆子企業(yè)提供專業(yè)的成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)，隆子網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有10年豐富建站經(jīng)驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

如果原始采樣是《陰陽師》里的式神，那么kernel（核函數(shù)）就相當(dāng)于御魂。

假設(shè)現(xiàn)在有一系列離散變量X = [4, 5, 5, 6, 12, 14, 15, 15, 16, 17],可見5和15的概率密度應(yīng)該要高一些，但具體有多高呢？有沒有三四層樓那么高，有沒有華萊士高？如果要估計的是沒有出現(xiàn)過的3呢？這就要自己判斷了。

核函數(shù)就是給空間的每個離散點都套上一個連續(xù)分布。最簡單的核函數(shù)是Parzen窗，類似一個方波：

這時候單個離散點就可以變成區(qū)間，空間或者高維空間下的超立方，實質(zhì)上是進行了升維。

設(shè)h=4，則3的概率密度為：

(只有4對應(yīng)的核函數(shù)為1，其他皆為0)

kernel是非負(fù)實值對稱可積函數(shù)，表示為K，且一本滿足：

這樣才能保證cdf仍為1。

實際上應(yīng)用最多的是高斯核函數(shù)(Gaussian Kernel)，也就是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。所謂核密度估計就是把所有離散點的核函數(shù)加起來，得到整體的概率密度分布。核密度估計在很多機器學(xué)習(xí)算法中都有應(yīng)用，比如K近鄰、K平均等。

在支持向量機里，也有“核”的概念，同樣也是給數(shù)據(jù)升維，最常用的還是高斯核函數(shù)，也叫徑向基函數(shù)(Radial Basis Funtion)。

seaborn.kdeplot內(nèi)置了多種kerne，總有一款適合你。

python常用函數(shù)包有哪些？

一些python常用函數(shù)包：

1、Urllib3

Urllib3是一個 Python 的 HTTP 客戶端，它擁有 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫中缺少的許多功能：

線程安全

連接池

客戶端 SSL/TLS 驗證

使用分段編碼上傳文件

用來重試請求和處理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 編碼

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一個是 Python 2 和 3 的兼容性庫。這個項目旨在支持可同時運行在 Python 2 和 3 上的代碼庫。它提供了許多可簡化 Python 2 和 3 之間語法差異的函數(shù)。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底層接口。Botocore是 Boto3 庫（#22）的基礎(chǔ)，后者讓你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一類的服務(wù)。Botocore 還是 AWS-CLI 的基礎(chǔ)，后者為 AWS 提供統(tǒng)一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 傳輸?shù)?Python 庫。它正在積極開發(fā)中，其介紹頁面不推薦人們現(xiàn)在使用，或者至少等版本固定下來再用，因為其 API 可能發(fā)生變化，在次要版本之間都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他許多項目都依賴s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母遞歸縮寫。

pip很容易使用。要安裝一個包只需pip install package name即可，而刪除包只需pip uninstall package name即可。

最大優(yōu)點之一是它可以獲取包列表，通常以requirements.txt文件的形式獲取。該文件能選擇包含所需版本的詳細(xì)規(guī)范。大多數(shù) Python 項目都包含這樣的文件。

如果結(jié)合使用pip與virtualenv（列表中的 #57），就可以創(chuàng)建可預(yù)測的隔離環(huán)境，同時不會干擾底層系統(tǒng)，反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模塊提供了對標(biāo)準(zhǔn)datetime模塊的強大擴展。我的經(jīng)驗是，常規(guī)的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能補足那一塊。

6、Requests

Requests建立在我們的 #1 庫——urllib3基礎(chǔ)上。它讓 Web 請求變得非常簡單。相比urllib3來說，很多人更喜歡這個包。而且使用它的最終用戶可能也比urllib3更多。后者更偏底層，并且考慮到它對內(nèi)部的控制級別，它一般是作為其他項目的依賴項。

7、Certifi

近年來，幾乎所有網(wǎng)站都轉(zhuǎn)向 SSL，你可以通過地址欄中的小鎖符號來識別它。加了小鎖意味著與該站點的通信是安全和加密的，能防止竊聽行為。

8、Idna

根據(jù)其 PyPI 頁面，idna提供了“對 RFC5891 中指定的應(yīng)用程序中國際化域名（IDNA）協(xié)議的支持。”

IDNA的核心是兩個函數(shù)：ToASCII和ToUnicode。ToASCII會將國際 Unicode 域轉(zhuǎn)換為 ASCII 字符串。ToUnicode則逆轉(zhuǎn)該過程。在IDNA包中，這些函數(shù)稱為idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一種數(shù)據(jù)序列化格式。它的設(shè)計宗旨是讓人類和計算機都能很容易地閱讀代碼——人類很容易讀寫它的內(nèi)容，計算機也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和發(fā)射器，這意味著它可以讀寫YAML。它會把任何 Python 對象寫成YAML：列表、字典，甚至是類實例都包括在內(nèi)。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一樣，這個項目也非常有用：

ASN.1 類型和 DER/BER/CER 編碼（X.208）的純 Python 實現(xiàn)

所幸這個已有數(shù)十年歷史的標(biāo)準(zhǔn)有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的縮寫，它就像是數(shù)據(jù)序列化的教父。它來自電信行業(yè)。也許你知道協(xié)議緩沖區(qū)或 Apache Thrift？這就是它們的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一個模塊化系統(tǒng)，用來將純文本文檔處理為很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能讀取reStructuredText格式的純文本文檔，這種格式是類似于 MarkDown 的易讀標(biāo)記語法。

12、Chardet

你可以用chardet模塊來檢測文件或數(shù)據(jù)流的字符集。比如說，需要分析大量隨機文本時，這會很有用。但你也可以在處理遠程下載的數(shù)據(jù)，但不知道用的是什么字符集時使用它。

13、RSA

rsa包是一個純 Python 的 RSA 實現(xiàn)。它支持：

加密和解密

簽名和驗證簽名

根據(jù) PKCS#1 1.5 版生成密鑰

它既可以用作 Python 庫，也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath，發(fā)音為“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允許你聲明性地指定如何從 JSON 文檔中提取元素。

15、Setuptools

它是用于創(chuàng)建 Python 包的工具。不過，其文檔很糟糕。它沒有清晰描述它的用途，并且文檔中包含無效鏈接。最好的信息源是這個站點，特別是這個創(chuàng)建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一樣，這個庫可幫助你處理日期和時間。有時候，時區(qū)處理起來可能很麻煩。幸好有這樣的包，可以讓事情變得簡單些。

17、Futures

從 Python 3.2 開始，python 提供current.futures模塊，可幫助你實現(xiàn)異步執(zhí)行。futures 包是該庫適用于 Python 2 的 backport。它不適用于 Python3 用戶，因為 Python 3 原生提供了該模塊。

18、Colorama

使用 Colorama，你可以為終端添加一些顏色：

更多Python知識請關(guān)注Python自學(xué)網(wǎng)

Python中怎樣編寫混合核函數(shù)?

這個和用不用python沒啥關(guān)系，是數(shù)據(jù)來源的問題。 調(diào)用淘寶API，使用 api相關(guān)接口獲得你想要的內(nèi)容，我 記得api中有相關(guān)的接口，你可以看一下接口的說明。 用python做爬蟲來進行頁面數(shù)據(jù)的獲齲。

python的svm的核函數(shù)該怎么選擇比較好呢

看具體的數(shù)據(jù)，如果特征向量的維度跟訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量差不多的話建議選線性的，否則的話試試高斯核吧

2020-05-22 第十三章 支持向量機模型(python)

SVM 是 Support Vector Machine 的簡稱，它的中文名為支持向量機，屬于一種有監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)算法，可用于離散因變量的分類和連續(xù)因變量的預(yù)測。通常情況下，該算法相對于其他單一的分類算法（如 Logistic 回歸、決策樹、樸素貝葉斯、 KNN 等）會有更好的預(yù)測準(zhǔn)確率，主要是因為它可以將低維線性不可分的空間轉(zhuǎn)換為高維的線性可分空間。

“分割帶”代表了模型劃分樣本點的能力或可信度，“分割帶”越寬，說明模型能夠?qū)颖军c劃分得越清晰，進而保證模型泛化能力越強，分類的可信度越高；反之，“分割帶”越窄，說明模型的準(zhǔn)確率越容易受到異常點的影響，進而理解為模型的預(yù)測能力越弱，分類的可信度越低。

線性可分的 所對應(yīng)的函數(shù)間隔滿足 的條件，故 就等于 。所以，可以將目標(biāo)函數(shù) 等價為如下的表達式：

假設(shè)存在一個需要最小化的目標(biāo)函數(shù) ，并且該目標(biāo)函數(shù)同時受到 的約束。如需得到最優(yōu)化的解，則需要利用拉格朗日對偶性將原始的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為對偶問題，即：

分割面的求解

分割面的表達式

對于非線性SVM模型而言，需要經(jīng)過兩個步驟，一個是將原始空間中的樣本點映射到高維的新空間中，另一個是在新空間中尋找一個用于識別各類別樣本點線性“超平面”。

假設(shè)原始空間中的樣本點為 ，將樣本通過某種轉(zhuǎn)換 映射到高維空間中，則非線性SVM模型的目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

其中，內(nèi)積 可以利用核函數(shù)替換，即 。對于上式而言，同樣需要計算最優(yōu)的拉格朗日乘積 ，進而可以得到線性“超平面” 與 的值：

假設(shè)原始空間中的兩個樣本點為 ，在其擴展到高維空間后，它們的內(nèi)積 如果等于樣本點 在原始空間中某個函數(shù)的輸出，那么該函數(shù)就稱為核函數(shù)。

線性核函數(shù)的表達式為 ，故對應(yīng)的分割“超平面”為：

多項式核函數(shù)的表達式為 ，故對應(yīng)的分割“超平面”為：

高斯核函數(shù)的表達式為 ，故對應(yīng)的分割“超平面”為：

Sigmoid 核函數(shù)的表達式為 ，故對應(yīng)的分割“超平面”為：

在實際應(yīng)用中， SVM 模型對核函數(shù)的選擇是非常敏感的，所以需要通過先驗的領(lǐng)域知識或者交叉驗證的方法選出合理的核函數(shù)。大多數(shù)情況下，選擇高斯核函數(shù)是一種相對偷懶而有效的方法，因為高斯核是一種指數(shù)函數(shù)，它的泰勒展開式可以是無窮維的，即相當(dāng)于把原始樣本點映射到高維空間中。

output_13_0.png

連續(xù)小波變換

小波變換是一種線性運算，它把一個信號分解成不同尺度上的成分，變換是基于信號和一個放大濾波器的褶積。

1. 連續(xù)小波變換定義為

物探數(shù)字信號分析與處理技術(shù)

其中系列函數(shù)

物探數(shù)字信號分析與處理技術(shù)

稱為小波函數(shù) ( Wavelet Function) 或簡稱小波。它是由函數(shù) ψ ( t) 經(jīng)過不同的時間尺度伸縮 ( Time Scale Dilation) 和不同的時間平移 ( Time Translation) 得到的。因此 ψ ( t)是小波原型 ( Wavelet Prototype) ，并稱為母小波 ( Mother Wavelet) 或基本小波 ( 圖14-1) 。

圖 14-1-1 小波與母小波

式(14-1-2)中b是時間平移參數(shù)，不同的b表明小波沿時間軸移動到不同的位置上;a是時間軸尺度伸縮參數(shù)，系數(shù)|a|-1/2是歸一化因子，它的引入是為了讓不同尺度的小波能保持相等的能量。若|a|1，則小波函數(shù)ψ(t)在時間軸上被拉寬而振幅被壓低，ψa，b(t)含有表現(xiàn)低頻量的特征;若|a|1，則小波函數(shù)ψ(t)在時間軸上被壓窄而振幅被拉高，ψa，b(t)含有表現(xiàn)高頻量的特征。

圖14-1-1中ψ(t)是中心為t0、有效寬度為Dt的母小波，ψa，b(t)是由ψ(t)經(jīng)尺度變換及平移得到的小波，其小波的中心為at0+b，寬度為aDt。

將式(14-1-2)代入(14-1-1)中，得到簡化的定義式

物探數(shù)字信號分析與處理技術(shù)

式(14-1-3)中稱(Wψf)(a，b)為小波系數(shù)。此式說明，連續(xù)小波變換可看作是信號f(t)與小波ψa，b(t)的內(nèi)積。該式定量地表示了信號與小波函數(shù)中的每個小波相關(guān)或接近的程度。如果把小波看成是L2(R)空間的基函數(shù)，則連續(xù)小波變換就是信號在基函數(shù)系上的分解或投影。并且f(t)可由(Wψf)(a，b)重構(gòu)。小波逆變換定義為

物探數(shù)字信號分析與處理技術(shù)

逆變換公式的存在說明連續(xù)小波變換是保留了信號的全部信息，能夠用它完全刻畫信號的特征。

2.連續(xù)小波變換的性質(zhì)

(1)線性:一個多分量信號的小波變換等于各個分量的小波變換之和。

(2)平移不變性:若f(t)的小波變換為(Wψf)(a，b)，則f(t-τ)的小波變換為(Wψf)(a，b-τ)。

(3)伸縮共變性:若f(t)的小波變換(Wψf)(a，b)，則f(ct)的小波變換為(Wψf)(ca，cb)/c1/2(c0)，也稱此性質(zhì)為協(xié)變性。

(4)自相似性:對應(yīng)不同尺度參數(shù)a和不同平移參數(shù)b的連續(xù)小波變換之間是自相似的。

(5)冗余性:小波變換的冗余性主要表現(xiàn)在由連續(xù)小波變換恢復(fù)原信號的重構(gòu)公式不是唯一的。即信號f(t)的小波變換與小波重構(gòu)不存在一一對應(yīng)關(guān)系;另外小波變換的核函數(shù)即小波函數(shù)ψa，b(t)存在許多可能的選擇。

網(wǎng)站欄目：python小波核函數(shù) python 小波
分享路徑：http://ef60e0e.cn/article/docdsjh.html