python 嶺回歸

所求參數(shù)是alpha的函數(shù)，比如記為f(alpha),?f(alpha)隨alpha的改變的軌跡就是嶺跡。

十年專注成都網(wǎng)站制作，成都定制網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)，個(gè)人網(wǎng)站制作服務(wù)，為大家分享網(wǎng)站制作知識(shí)、方案，網(wǎng)站設(shè)計(jì)流程、步驟,成功服務(wù)上千家企業(yè)。為您提供網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站制作,網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)及定制高端網(wǎng)站建設(shè)服務(wù),專注于成都定制網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì),高端網(wǎng)頁(yè)制作,對(duì)不銹鋼雕塑等多個(gè)行業(yè)，擁有豐富的網(wǎng)站維護(hù)經(jīng)驗(yàn)。

實(shí)際計(jì)算中可選非常多的alpha值，做出一個(gè)嶺跡圖，看看這個(gè)圖在取哪個(gè)值的時(shí)候變穩(wěn)定了，

那就確定alpha值了，從而確定參數(shù)。

Ridge(alpha=1.0，?fit_intercept=False)

model.fit(x,y)

這樣就等于你算的，因?yàn)槟鉵umpy是用增廣矩陣算的，所以應(yīng)該將set?fit_intercept=False

model.coef_

array([[?1.06059732,??0.48614918,??0.44596739]])

python常用到哪些庫(kù)？

Python作為一個(gè)設(shè)計(jì)優(yōu)秀的程序語(yǔ)言，現(xiàn)在已廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，依靠其強(qiáng)大的第三方類庫(kù)，Python在各個(gè)領(lǐng)域都能發(fā)揮巨大的作用。

下面我們就來看一下python中常用到的庫(kù)：

數(shù)值計(jì)算庫(kù)：

1. NumPy

支持多維數(shù)組與矩陣運(yùn)算，也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數(shù)值類型，其中定義的最重要的對(duì)象是稱為ndarray的n維數(shù)組類型，用于描述相同類型的元素集合，可以使用基于0的索引訪問集合中元素。

2. SciPy

在NumPy庫(kù)的基礎(chǔ)上增加了眾多的數(shù)學(xué)、科學(xué)及工程計(jì)算中常用的庫(kù)函數(shù)，如線性代數(shù)、常微分方程數(shù)值求解、信號(hào)處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進(jìn)行插值處理、信號(hào)濾波，以及使用C語(yǔ)言加速計(jì)算。

3. Pandas

基于NumPy的一種工具，為解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而生。納入大量庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具及大量的能快速便捷處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法，為時(shí)間序列分析提供很好的支持，提供多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。

數(shù)據(jù)可視化庫(kù)：

4. Matplotlib

第一個(gè)Python可視化庫(kù)，有許多別的程序庫(kù)都是建立在其基礎(chǔ)上或者直接調(diào)用該庫(kù)，可以很方便地得到數(shù)據(jù)的大致信息，功能非常強(qiáng)大，但也非常復(fù)雜。

5. Seaborn

利用了Matplotlib，用簡(jiǎn)潔的代碼來制作好看的圖表。與Matplotlib最大的區(qū)別為默認(rèn)繪圖風(fēng)格和色彩搭配都具有現(xiàn)代美感。

6. ggplot

基于R的一個(gè)作圖庫(kù)ggplot2，同時(shí)利用了源于《圖像語(yǔ)法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，并不適用于制作非常個(gè)性化的圖像，為操作的簡(jiǎn)潔度而犧牲了圖像的復(fù)雜度。

7. Bokeh

跟ggplot一樣，Bokeh也基于《圖形語(yǔ)法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基于Python而不是從R處引用。長(zhǎng)處在于能用于制作可交互、可直接用于網(wǎng)絡(luò)的圖表。圖表可以輸出為JSON對(duì)象、HTML文檔或者可交互的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。

8. Plotly

可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力于交互圖表的制作，但提供在別的庫(kù)中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。

9. pygal

與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區(qū)別在于可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認(rèn)的風(fēng)格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地制作出漂亮的圖表。

10. geoplotlib

用于制作地圖和地理相關(guān)數(shù)據(jù)的工具箱?？捎脕碇谱鞫喾N地圖，比如等值區(qū)域圖、熱度圖、點(diǎn)密度圖。必須安裝Pyglet（一個(gè)面向?qū)ο缶幊探涌冢┓娇墒褂谩?/p>

11. missingno

用圖像的方式快速評(píng)估數(shù)據(jù)缺失的情況，可根據(jù)數(shù)據(jù)的完整度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序或過濾，或者根據(jù)熱度圖或樹狀圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。

web開發(fā)庫(kù)：

12. Django

一個(gè)高級(jí)的Python Web框架，支持快速開發(fā)，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫(kù)構(gòu)建App時(shí)，必須遵循Django的方式。

13. Socket

一個(gè)套接字通訊底層庫(kù)，用于在服務(wù)器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發(fā)送請(qǐng)求與響應(yīng)。

14. Flask

一個(gè)基于Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級(jí)框架（microframework），默認(rèn)配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務(wù)（RESTful rervices）。

15. Twisted

一個(gè)使用Python實(shí)現(xiàn)的基于事件驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)引擎框架，建立在deferred object之上，一個(gè)通過異步架構(gòu)實(shí)現(xiàn)的高性能的引擎，不適用于編寫常規(guī)的Web Apps，更適用于底層網(wǎng)絡(luò)。

數(shù)據(jù)庫(kù)管理：

16. MySQL-python

又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個(gè)驅(qū)動(dòng)，很多框架也基于此庫(kù)進(jìn)行開發(fā)。只支持Python 2.x，且安裝時(shí)有許多前置條件。由于該庫(kù)基于C語(yǔ)言開發(fā)，在Windows平臺(tái)上的安裝非常不友好，經(jīng)常出現(xiàn)失敗的情況，現(xiàn)在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。

17. mysqlclient

完全兼容MySQLdb，同時(shí)支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作數(shù)據(jù)庫(kù)，安裝方式與MySQLdb一致。

18. PyMySQL

純Python實(shí)現(xiàn)的驅(qū)動(dòng)，速度比MySQLdb慢，最大的特點(diǎn)為安裝方式簡(jiǎn)潔，同時(shí)也兼容MySQL-python。

19. SQLAlchemy

一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對(duì)象與數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系表的一種映射關(guān)系，可有效提高寫代碼的速度，同時(shí)兼容多種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價(jià)為性能上的一些損失。

自動(dòng)化運(yùn)維：

20. jumpsever跳板機(jī)

一種由Python編寫的開源跳板機(jī)（堡壘機(jī)）系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了跳板機(jī)的基本功能，包含認(rèn)證、授權(quán)和審計(jì)，集成了Ansible、批量命令等。

支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動(dòng)收集硬件信息，支持錄像回放、命令搜索、實(shí)時(shí)監(jiān)控、批量上傳下載等功能，基于SSH協(xié)議進(jìn)行管理，客戶端無須安裝agent。主要用于解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發(fā)。

21. Magedu分布式監(jiān)控系統(tǒng)

一種用Python開發(fā)的自動(dòng)化監(jiān)控系統(tǒng)，可監(jiān)控常用系統(tǒng)服務(wù)、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，可在一臺(tái)主機(jī)上監(jiān)控多個(gè)不同服務(wù)，不同服務(wù)的監(jiān)控間隔可以不同，同一個(gè)服務(wù)在不同主機(jī)上的監(jiān)控間隔、報(bào)警閾值可以不同，并提供數(shù)據(jù)可視化界面。

22. Magedu的CMDB

一種用Python開發(fā)的硬件管理系統(tǒng)，包含采集硬件數(shù)據(jù)、API、頁(yè)面管理3部分功能，主要用于自動(dòng)化管理筆記本、路由器等常見設(shè)備的日常使用。由服務(wù)器的客戶端采集硬件數(shù)據(jù)，將硬件信息發(fā)送至API，API負(fù)責(zé)將獲取的數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫(kù)中，后臺(tái)管理程序負(fù)責(zé)對(duì)服務(wù)器信息進(jìn)行配置和展示。

23. 任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)

一種由Python開發(fā)的任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，主要用于自動(dòng)化地將一個(gè)服務(wù)進(jìn)程分布到其他多個(gè)機(jī)器的多個(gè)進(jìn)程中，一個(gè)服務(wù)進(jìn)程可作為調(diào)度者依靠網(wǎng)絡(luò)通信完成這一工作。

24. Python運(yùn)維流程系統(tǒng)

一種使用Python語(yǔ)言編寫的調(diào)度和監(jiān)控工作流的平臺(tái)，內(nèi)部用于創(chuàng)建、監(jiān)控和調(diào)整數(shù)據(jù)管道。允許工作流開發(fā)人員輕松創(chuàng)建、維護(hù)和周期性地調(diào)度運(yùn)行工作流，包括了如數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、增長(zhǎng)分析、Email發(fā)送、A/B測(cè)試等諸多跨多部門的用例。

GUI編程：

25. Tkinter

一個(gè)Python的標(biāo)準(zhǔn)GUI庫(kù)，可以快速地創(chuàng)建GUI應(yīng)用程序，可以在大多數(shù)的UNIX平臺(tái)下使用，同樣可以應(yīng)用在Windows和Macintosh系統(tǒng)中，Tkinter 8.0的后續(xù)版本可以實(shí)現(xiàn)本地窗口風(fēng)格，并良好地運(yùn)行在絕大多數(shù)平臺(tái)中。

26. wxPython

一款開源軟件跨平臺(tái)GUI庫(kù)wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語(yǔ)言的一套優(yōu)秀的GUI圖形庫(kù)，允許程序員很方便地創(chuàng)建完整的、功能健全的GUI用戶界面。

27. PyQt

一個(gè)創(chuàng)建GUI應(yīng)用程序的工具庫(kù)，是Python編程語(yǔ)言和Qt的成功融合，可以運(yùn)行在所有主要操作系統(tǒng)上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用雙許可證，開發(fā)人員可以選擇GPL和商業(yè)許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用于所有支持的平臺(tái)。

28. PySide

一個(gè)跨平臺(tái)的應(yīng)用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，并相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權(quán)。

更多Python知識(shí)請(qǐng)關(guān)注Python自學(xué)網(wǎng)。

Python 最重要的庫(kù)都有哪些

第一、NumPy

NumPy是Numerical

Python的簡(jiǎn)寫，是Python數(shù)值計(jì)算的基石。它提供多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法以及大部分涉及Python數(shù)值計(jì)算所需的接口。NumPy還包括其他內(nèi)容：

①快速、高效的多維數(shù)組對(duì)象ndarray

②基于元素的數(shù)組計(jì)算或數(shù)組間數(shù)學(xué)操作函數(shù)

③用于讀寫硬盤中基于數(shù)組的數(shù)據(jù)集的工具

④線性代數(shù)操作、傅里葉變換以及隨機(jī)數(shù)生成

除了NumPy賦予Python的快速數(shù)組處理能力之外，NumPy的另一個(gè)主要用途是在算法和庫(kù)之間作為數(shù)據(jù)傳遞的數(shù)據(jù)容器。對(duì)于數(shù)值數(shù)據(jù)，NumPy數(shù)組能夠比Python內(nèi)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更為高效地存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù)。

第二、pandas

pandas提供了高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)的設(shè)計(jì)使得利用結(jié)構(gòu)化、表格化數(shù)據(jù)的工作快速、簡(jiǎn)單、有表現(xiàn)力。它出現(xiàn)于2010年，幫助Python成為強(qiáng)大、高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境。常用的pandas對(duì)象是DataFrame，它是用于實(shí)現(xiàn)表格化、面向列、使用行列標(biāo)簽的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);以及Series，一種一維標(biāo)簽數(shù)組對(duì)象。

pandas將表格和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的靈活數(shù)據(jù)操作能力與Numpy的高性能數(shù)組計(jì)算的理念相結(jié)合。它提供復(fù)雜的索引函數(shù)，使得數(shù)據(jù)的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡(jiǎn)單。由于數(shù)據(jù)操作、預(yù)處理、清洗在數(shù)據(jù)分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制圖及其他二維數(shù)據(jù)可視化的Python庫(kù)，它由John D.

Hunter創(chuàng)建，目前由一個(gè)大型開發(fā)者團(tuán)隊(duì)維護(hù)。matplotlib被設(shè)計(jì)為適合出版的制圖工具。

對(duì)于Python編程者來說也有其他可視化庫(kù)，但matplotlib依然使用最為廣泛，并且與生態(tài)系統(tǒng)的其他庫(kù)良好整合。

第四、IPython

IPython項(xiàng)目開始于2001年，由Fernando

Pérez發(fā)起，旨在開發(fā)一個(gè)更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中，它成為Python數(shù)據(jù)技術(shù)棧中最重要的工具之一。

盡管它本身并不提供任何計(jì)算或數(shù)據(jù)分析工具，它的設(shè)計(jì)側(cè)重于在交互計(jì)算和軟件開發(fā)兩方面將生產(chǎn)力最大化。它使用了一種執(zhí)行-探索工作流來替代其他語(yǔ)言中典型的編輯-編譯-運(yùn)行工作流。它還提供了針對(duì)操作系統(tǒng)命令行和文件系統(tǒng)的易用接口。由于數(shù)據(jù)分析編碼工作包含大量的探索、試驗(yàn)、試錯(cuò)和遍歷，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域針對(duì)不同標(biāo)準(zhǔn)問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate數(shù)值積分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數(shù)例程和基于numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數(shù)優(yōu)化器和求根算法

④scipy.signal信號(hào)處理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統(tǒng)求解器

SciPy與Numpy一起為很多傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算應(yīng)用提供了一個(gè)合理、完整、成熟的計(jì)算基礎(chǔ)。

第六、scikit-learn

scikit-learn項(xiàng)目誕生于2010年，目前已成為Python編程者首選的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包。僅僅七年，scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻(xiàn)者。其中包含以下子模塊：

①分類：SVM、最近鄰、隨機(jī)森林、邏輯回歸等

②回歸：Lasso、嶺回歸等

③聚類：K-means、譜聚類等

④降維：PCA、特征選擇、矩陣分解等

⑤模型選擇：網(wǎng)格搜索、交叉驗(yàn)證、指標(biāo)矩陣

⑥預(yù)處理：特征提取、正態(tài)化

scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數(shù)據(jù)科學(xué)編程語(yǔ)言。