ML python notes

这学期上Machine Learning的课，有几个比较好的/容易忘记的点记一下，不定期更新这篇~

向量的点乘
np.zeros(3)生成一个dimension为(3,)的东西。我一直不太知道这是横的还是竖的向量。它的转制还是它本身。

内积和外积都是点乘，也就是说：

如果用np.dot(a,a)，也是一样的结果。
另外，np.dot和@是等价的。

Python基本用法
zip可以将两个数列中的数合并到一起。比如

# X=[[1 2]; [3 4]], y = [1; 2]
for xt, yt in zip(X, y) # 能将[1 2]和1放到一块，[3 4]和2放到一块

这种用法可以替代每次X和y都要去index同一个i的情形。

Pyplot
画出以下图：

的code为：

    %matplotlib inline

    # plot x and y values
    x_axis = [i for i in range(10)]
    plt.plot(x_axis, RMS_train, 'ro-', label="Train")
    plt.plot(x_axis, RMS_test, 'go-', label="Test")

    # set x and y axis lims
    plt.ylim(0, 0.18), plt.xlim(-1, 10)

    # set x and y axis ticks
    plt.xticks(np.arange(0, 10, 1))

    # label & legend & title
    plt.legend(loc="best")
    plt.xlabel("lamda index")
    plt.ylabel("RMS_ERROR")
    plt.title("Part C")

    # Get current size
    fig_size = plt.rcParams["figure.figsize"]

    # Set figure width and height
    fig_size[0] = 10
    fig_size[1] = 5
    plt.rcParams["figure.figsize"] = fig_size
    
    # show pic
    plt.show()

CHANGE BETWEEN PYTHON 2 AND 3

conda create -n py36 python=3.6 anaconda
conda create -n py27 python=2.7 anaconda
source activate py36
source deactivate

conda env list # list

# use pip in environment
conda install -n myenv pip
source activate myenv
pip <pip_subcommand>