Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- metody_eksploracji_danych [2016/11/06 20:38]
pszwed [Laboratorium 1/2]
+++ metody_eksploracji_danych [2016/11/06 20:43]
pszwed
@@ Line 3: / Line 3: @@
 ===== Laboratoria =====
-[[med_lab_1|Laboratorium 1]]
+  *[[med_lab_1|Laboratorium 1]]
-[[med_lab_2|Laboratorium 2]]
+  *[[med_lab_2|Laboratorium 2]]
-===== Laboratorium 1 =====
- {{:med:med-lab01.pdf|Opis zadań (PDF)}}
+===== Zbiory danych =====
-==== Zbiory danych ====
+==== Laboratorium 1/2 Regresja ====
   *[[http://home.agh.edu.pl/~pszwed/med/regression/xy-001.arff]]
@@ Line 21: / Line 21: @@
   *[[http://home.agh.edu.pl/~pszwed/med/regression/xy-009.arff]]
   *[[http://home.agh.edu.pl/~pszwed/med/regression/xy-010.arff]]
-==== Kod Python ====
-Poniżej zamieszczony kod może posłużyć do wizualizacji danych.
-  - Dane należy wprowadzić, jako tekst ''data=''
-  - Formułę funkcji regresji w wierszu ''fy=2.3702*fx+6.1973''. Oczywiście ''2.3702'' i ''6.1973'' to parametry wyznaczone podczas regresji
-  - Kod można uruchomić
-       * W IDE Spyder
-       * Uruchamiając lokalnie Jupyter Notebook i wprowadzając kod w przeglądarce
-       * Online: [[https://try.jupyter.org/]]
-<code python>
-%matplotlib notebook
-import matplotlib.pyplot as plt
-import numpy as np
-from scipy import stats
-from io import StringIO
-from sklearn import linear_model
-data = """
-.246939,9.011391
-.895519,8.950505
-.971588,9.671047
-.188316,14.735488
-.741884,10.265625
-.196002,13.501097
-.637403,13.887849
-.788188,17.180626
-.50202,19.321529
-"""
-#enter data as a string
-inp =  StringIO(data)
-x, y = np.loadtxt(inp, delimiter=',', usecols=(0, 1), unpack=True,skiprows=6)
-plt.scatter(x,y,s=80, marker='+')
-#plot function
-#fx - arguments
-#fy - values,
-#ftrue -function used to generate data
-fx=np.linspace(-10,60,100)
-fy=2.3702*fx+6.1973
-ftrue=2.37*fx+7
-plt.plot(fx,fy,linewidth=2,color='r')
-plt.plot(fx,ftrue,linewidth=1,linestyle='--',color='g')
-plt.xlim(-10,60)
-plt.grid(True)
-plt.xlabel('X')
-plt.ylabel('Y')
-r = stats.pearsonr(x, y)[0]
-plt.title('Regression $f_{true} = 2.37x+7$ r=' + str(r))
-plt.show()
-</code>
-=== Spyder ===
-Aby wynik wyświetlił się w osobnym oknie...
-{{:med:spyder_opcje.png?200|}}
-=== Knowledge Explorer ===
-W KnowledgeFlow nie jest widoczne menu kontekstowe.
-:!: Należy uruchomić korzystając z maszyny wirtualnej 1.7 z dystrybucji Oracle, a nie OpenJDK
-<!--
-Uruchom java VM z parametrem:
--Dsun.java2D.xrender=false
--->