常用：1.f = csv.reader(open("watermelon3_0_ch.csv","r"))
2.enumerate
3.concatenate
np.concatenate((px1,px2,np.ones((50,1))),axis = 1)
4. np.where(ans > 0.5,"是","否")
5.import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
fig = plt.figure()
ax = axes3d(fig)
ax.scatter(x,y,z,c = 'r')
px1 = np.linspace(0.0, 1.0, num=50).reshape(50,1)
px2 = np.linspace(0.0, 1.0, num=50).reshape(50,1)
px1,px2=np.meshgrid(px1,px2)#必須有
ax.plot_su***ce(px1, px2,z,rstride=1, cstride=1, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.show()
需要注意的問題：
1.關於shape為（3，）這種情況。此時如果無法通過reshape，resize，定義成（3,1）。當np.dot(x,x.t)時，結果是乙個數。可以通過reshape((-1,1))解決。shape為（3,1）時普通加減乘操作後得到的結果往往是一維陣列的形式需要特別注意。
2.注意繪3d面一定要有px1,px2=np.meshgrid(px1,px2) 只要在將x,y,z寫在一起之前有就行
機器學習（西瓜書）第三章筆記
part5關於多分類學習 以上兩種方法可以從儲存開銷和訓練時間兩個角度來分析模型的優勢。海明距離 就是比較測試例項中與上面的每一行不同的個數 歐式距離 以測試集和第一行為例，sqrt 1 1 2 1 1 2 1 1 2 sqrt 12 關於習題答案 習題3.1 試分析在什麼情況下，在以下式子中不比考...
《機器學習》第三章 對率回歸
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