吴恩达机器学习编程作业python3版本

#本文是高斯分布用于异常检测
#load data set 
import scipy.io as sio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = sio.loadmat（‘ex8data1.mat‘）
X = data[‘X‘]
Xval = data[‘Xval‘]
yval = data[‘yval‘]
print （X.shapeXval.shapeyval.shape）
print （X[:5]）
print （yval[:5]）
plt.plot（X[:0]X[:1]‘bx‘）  # 沿坐标轴划线函数plot x1 and x2 using blue x markers
plt.xlim（0 30）
plt.ylim（0 30）
plt.title（‘Visualize the ex8data1‘）
plt.xlabel（‘Latency （ms）‘）
plt.ylabel（‘Throughput （mb/s）‘）
plt.show（）

# 高斯分布
from scipy import stats #  内置有计算数据点属于正态分布的概率的方法
# 求得均值和方差
def estimateGaussian（x）:
    # train set x fit the musigma2
    m n = x.shape
    mu = np.mean（x axis=0）.reshape（1 -1）  # 仅变成1行，不管多少列
    # sigma2 = np.sum（np.square（x - mu）axis=0）.reshape（1-1） / m
    sigma2 = np.var（x axis=0）.reshape（1 -1）  # 求方差，也可直接求标准差sigma
    return mu sigma2

# 计算高斯概率
def p（x mu sigma2）:
    # x is a new example:[m*n]
    m n = x.shape
    p_list = []

    for j in range（m）:
        p = 1
        for i in range（n）:
            p *= stats.norm.pdf（x[j i] mu[0 i] np.sqrt（sigma2[0 i]））
            # stats.norm.pdf（xmeansigma）
        p_list.append（p）
    p_array = np.array（p_list）.reshape（-1 1）  # 仅为1列
    return p_array
mu sigma2 = estimateGaussian（X）
print（‘mu.shape:‘mu.shape ‘sigma2.shape:‘ sigma2.shape）
print（‘mu:‘mu ‘sigma2:‘ sigma2）
p_train = p（X mu sigma2）  # 调用p（x mu sigma2）函数，也仅为1列
print（‘p_train[:5]:‘ p_train[:5]）
p_val = p（Xval mu sigma2）
print（‘p_val[:5]:‘ p_val[:5]）


# cross validation for select threshold
# 交叉验证用于阈值选定这里用的是F1 score这个评估指标
def selectThreshold（y pval）:
    bestEpsilon = 0
    bestF1 = 0
    stepSize = （np.max（pval） - np.min（pval）） / 1000  # 为何如此选取？

    for epsilon in np.arange（np.min（pval） np.max（pval） stepSize）:
        predictions = （pval < epsilon）  # 判断真假
        # fp= np.sum（（predictions == 1） & （y == 0））
        fp = np.sum（（predictions == 1） & （y == 0））
        fn = np.sum（（predictions == 0） & （y == 1））
        tp = np.sum（（predictions == 1） & （y == 1））
        if tp + fp == 0:
            precision = 0
        else:
            precision = float（tp） / （tp + fp）  # note!!!!float!!!
        if tp + fn == 0:
            recall = 0
        else:
            recall = float（tp） / （tp + fn）

        if precision + recall == 0:
            F1 = 0
        else:
            F1 = 2.0 * precision * recall / （precision + recall）
        if F1 > bestF1:
            bestF1 = F1
            bestEpsilon = epsilon
    return bestEpsilon bestF1
#test the cs
epsilonF1 = selectThreshold（yvalp_val）
print（“Best epsilon found using cross-validation: %e“%（epsilon））
print（“Best F1 on Cross Validation Set:  %f“%（F1））

# 可视化一下检测是异常值
print（“Outliers found: %d “ % （np.sum（p_train < epsilon）））

# visualization:Draw a red circle around those outliers
outliters = np.where（p_train.ravel（） < epsilon）

plt.plot（X[: 0] X[: 1] ‘bx‘）
plt.plot（X[outliters

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-02-08 16:05  Coursera_python3
     目录           0  2018-02-08 16:04  Coursera_python3Gauss Anomaly detection
     目录           0  2018-02-08 16:04  Coursera_python3Gauss Anomaly detection.idea
     文件         317  2018-02-07 14:14  Coursera_python3Gauss Anomaly detection.ideaGauss Anomaly detection.iml
     文件         185  2018-02-07 14:12  Coursera_python3Gauss Anomaly detection.ideamisc.xml
     文件         298  2018-02-07 14:12  Coursera_python3Gauss Anomaly detection.ideamodules.xml
     文件        1048  2018-02-07 14:12  Coursera_python3Gauss Anomaly detection.ideaworkspace.xml
     文件        5214  2018-02-07 15:46  Coursera_python3Gauss Anomaly detectionGauss Anomaly detection.py
     文件        9501  2017-12-11 15:07  Coursera_python3Gauss Anomaly detectionex8data1.mat
     文件       93481  2017-12-11 15:07  Coursera_python3Gauss Anomaly detectionex8data2.mat
     目录           0  2018-02-08 16:04  Coursera_python3K-means聚类
     目录           0  2018-02-08 16:04  Coursera_python3K-means聚类.idea
     文件         317  2018-01-23 15:45  Coursera_python3K-means聚类.ideaK-means聚类.iml
     文件         185  2018-01-23 15:41  Coursera_python3K-means聚类.ideamisc.xml
     文件         278  2018-01-23 15:41  Coursera_python3K-means聚类.ideamodules.xml
     文件        1048  2018-01-23 15:41  Coursera_python3K-means聚类.ideaworkspace.xml
     文件        4485  2018-01-29 16:07  Coursera_python3K-means聚类Kmeans（also for 3d）.py
     文件       45606  2017-09-27 22:01  Coursera_python3K-means聚类ird_small.mat
     文件       33031  2017-09-27 22:01  Coursera_python3K-means聚类ird_small.png
     文件         995  2017-12-11 15:07  Coursera_python3K-means聚类ex7data1.mat
     文件        4784  2017-12-11 15:07  Coursera_python3K-means聚类ex7data2.mat
     文件    11027767  2017-12-11 15:07  Coursera_python3K-means聚类ex7faces.mat
     文件        4071  2018-01-24 15:16  Coursera_python3K-means聚类kmeans（not suitbale for 3d）.py
     目录           0  2018-02-08 16:04  Coursera_python3PCA
     目录           0  2018-02-08 16:04  Coursera_python3PCA.idea
     文件         317  2018-01-30 16:35  Coursera_python3PCA.ideaPCA.iml
     文件         258  2018-01-30 16:27  Coursera_python3PCA.ideamodules.xml
     文件        1048  2018-01-30 16:27  Coursera_python3PCA.ideaworkspace.xml
     文件        2444  2018-01-30 18:32  Coursera_python3PCAPCA.py
     文件         995  2017-12-11 15:07  Coursera_python3PCAex7data1.mat
     文件    11027767  2017-12-11 15:07  Coursera_python3PCAex7faces.mat
............此处省略2356个文件信息