scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

JIRA6.3.6-JIRA7.2.3数据迁移文档 安装JIRA7.2.3 安装包位于服务器/opt/SOFTWARE_PACKAGE目录下 建立JIRA安装的目录数据目录 cd /opt mkdir JIRA7.2.3_HOME mkdir JIRA7.2.3_APPLICATION_DATA 登陆服务器,切换到JIRA安装包目录 cd  /opt/SOFTWARE_PACKAGE/atlassian-jira-7.23 查看安装文件,并授予当前用户执行权限 ll chmod 755 * 执行…

功能模块.业务架构.需求分析.用户需求.系统分析.功能设计.详细设计.文档.业务.技术--很多被随口使用的名词,其实是含糊甚至错误的. 到底含糊在哪里,错误在哪里,不仅仅是新手软件开发人员糊涂,许多入行多年的老手也一样.虽然很多老手功成名就,挂着CTO.总架构师等研发线的最高头衔,但是心里对这些概念也是一团浆糊. 可能有的人会说,不会吧,这些牛人带团队做出了让公司赚钱的系统,怎么会不清楚呢,只不过表达出来和你的表达不同而已吧?我只能很诚恳地再说一遍:很多"牛人"真的不清楚.当然,搞不清…

这个实在不好起名字.写这个还不是因为被渣度坑的不要不要的.为什么说他坑呢.参考一下这两个截图的txt文档: 文档资源下载地址:  http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=open/dev-res 或  http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/place-suggestion-api 不知道是否看出坑的地方在哪里(请参考官方示例 http://echarts.baidu.com/demo.html#map…

配置文档格式 [DEFAULT] ServerAliveInterval = 45 Compression = yes CompressionLevel = 9 ForwardX11 = yes [bitbucket.org] User = hg 配置文档文件格式 解析配置文件:查询 #-*- coding:utf-8 -*- #解析配置文件 import configparser config = configparser.ConfigParser() print(config.section…

PHP生成文档,可以利用file_put_contents($filename, $data),其中$filename表示文档名,$data表示需要放入的数据, 若存放的是数组,这还需要使用serialize($data)函数进行序列化…

应用场景: 设备跑的是Linux系统,与PC上位机进行通信,上位机可以给Linux发送设备配置信息,Linux将配置信息写入文件中以备设备断电重启时使用. bug现象: 设备正常运行,设备配置信息为A,此时通过上位机给给Linux发送行的设备信息B,并进入Linux系统查看,设备配置信息已被正确写入文件中, 然后给设备断电重启,待设备运行稳定发现设备配置信息仍为A. bug分析: 1. 可以确定的是上位机向Linux系统发送设备配置信息的信道连接是没有问题的: 2. Linux进行设备信息保存的…

今天做的一个用dom4j解析声音文本的xml文档时,我用ArrayList来存储每一个Item的信息,要注意ArrayList多次添加对象,会导致覆盖之前的对象:解决方案是在最后将对象添加入ArrayLis时先new 一个对象,然后将之前那个对象的属性set到新的对象中,之后在加入到 ArrayList,就不会出错了. package parseXML; import org.dom4j.Attribute;import org.dom4j.Document;import org.dom4j.E…

IT相关文档&Api下载(不断更新中) 下载地址:https://download.csdn.net/user/qq_42797237/uploads 如有没有你需要的API,可和我留言,留下官方地址及需要的内容说明.尽量满足大家需求.…

1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,我们把重要参数分为两类,第一类是Boosting框架的重要参数,第二类是弱学习器即CART回归树的重要参数. 下面我们就从这两个方面来介绍这些参数的使用. 2. GBDT类库boost…

一.XGBoost参数解释 XGBoost的参数一共分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression).booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价.我们所说的调参,很这是大程度上都是在调整booster参数. 学习目标参数:控制训练目标的表现.我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上.比如我们要做分类还是回归,做二分类还是多分类,这都是目标参数所提供的. Note: 我下面介绍的参数都是我觉得比较重要的, 完整参数请戳…

OS模块 提供对操作系统进行调用的接口 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录:相当于shell下cd os.curdir  返回当前目录: ('.') os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名:('..') os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录 os.removedirs('dirname1')    若目录为空,则删…

Refer:<python自动化运维:技术与最佳实践> 更多用法参考xlsxwriter官方文档:http://xlsxwriter.readthedocs.io/ 本文主要总结一下如何使用xlsxwriter模块来自动化生成和处理Excel文档. 简单用法demo # !/usr/bin/python # coding:utf-8 # xlsxwriter的基本用法 import xlsxwriter # 1. 创建一个Excel文件 workbook = xlsxwriter.Workbo…

本文主要介绍xlrd模块读取Excel文档的基本用法,并以一个GDP数据的文档为例来进行操作. 1. 准备工作: 1. 安装xlrd:pip install xlrd 2. 准备数据集:从网上找到的1952~2012年中国国内GDP的数据,数据结构如下: 2. 目标:将这份数据转换成json格式的数据 3. 上代码 #!/usr/bin/python # coding:utf-8 # 用xlrd读取Excel文件基本用法 import sys import xlrd import json #…

函数文档 1.什么是函数文档: 就是放在函数体之前的一段说明,其本身是一段字符串,一个完整的函数需要带有函数文档,这样利于他人阅读,方便理解此函数的作用,能做什么运算 2.怎么查看函数文档: function.__doc__ 注意:不加小括号 3.例: 你可能会想,假如我不传入参数能直接打印函数文档吗? 测试一下就知道: 结果是可以的 接着想,前面说不能带小括号,我确认一下是不是真的不能带小括号呢: 果然是不行的,接着看: 有没有什么发现?总结一下: 函数的.__doc__属性里,因为函数加括号…

python常用模块-配置文档模块(configparser) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. ConfigParser模块用于生成和修改常见配置文档,当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser.类似于apache和mysql的配置文件就用这个模块生成的. 一.创建配置文件 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #@author :yinzhengjie #blog:http://…

利用启明星门户系统的Page模块构架可以搭建企业内部的文档管理系统. (一)应用背景 企业内部通常都会使用共享网盘的方式来存放不同部门之间的文档,例如管理员在服务器上对人事部门增加人事部文档文件夹. 但是随着文件的增加,管理会越来越不方便,主要体现在 (1)查找不方便.用户可能为了找一个制度文档翻遍所有文件夹. (2)公私不明权限维护不方便,例如在人事部文档内部,部分制度需要公开,部分仅限人事部内部查看,而现行管理方式中所有内容都混在了一起,杂乱无章. 为此,启明星推出了Pages模块的文档管理…

configparser模块用于生成和修改常见配置文档. 预制配置文件:conf.ini [DEFAULT] ServerAliveInterval = 45 Compression = yes CompressionLevel = 9 ForwardX11 = yes [bitbucket.org] User = hg MaxUsers = 100 [topsercret.server.com] Port = 50022 ForwardX11 = no 解析配置文件 >>> impor…

Perl语言的最大特点,也是Perl作为CGI首选语言的最大特点,是它的模式匹配操作符.Perl语言的强大的文本处理能力正是通过其内嵌的对模式匹配的支持体现的.模式通过创建正则表达式实现.Perl的正则表达式与模式匹配的特点一是内嵌于语言之中,而不是通过库或函数来实现,因此使用更简便:二是比一般的正则表达式与模式匹配功能强大. 模式匹配操作符简介 操作符 意义 实例 =~ 匹配(包含) !~ 不匹配(不包含) m// 匹配 $haystack =~ m/needle/ $haystack =~…

一,什么情况下需要展示分页和分栏的数据的文档? 分页时,页面上展示的是同一类型的列表的数据,如图: 分栏时,每行都是一个列表,而且展示的数据类型也可能不同 这也是两种常用的数据返回形式 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/ 说明:作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@qq.com 二,演示项目的相关信息 1,项目…

这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战的基础上进行调参优化的,所以在阅读本篇博客之前,请先移步看一下上一篇文章. 我前面所做的工作基本都是关于特征选择的,这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验.之前我在网站上也看到很多相关的内容,基本是翻译自一篇英文的博客,更坑的是很多文章步骤讲的不完整,新人看了很容易一头雾水.由于本人也是一个新手,在这过程中也踩了很多大坑,希望这篇博客能够帮助到大家!下面,就进入正题吧. 首先,很幸运的…

TF-IDF模型调参 1. 调TfidfVectorizer的参数 ngram_range, min_df, max_df: 上一篇博客调了ngram_range这个参数,得出了ngram_range=(1, 4)时效果最好这个结论,并在线上验证了下. 本篇博客继续调其他的参数.考虑到训练的速度,先将ngram_range设置为(1, 1),调min_df: min_df train-mlogloss val-mlogloss 1 0.103793 0.406085 2 0.1091895 0.…

Colab连接与数据预处理 Colab连接方法见上一篇博客 数据预处理: import pandas as pd import pickle import numpy as np # 训练数据和测试数据路径 train_path = './security_train.csv' test_path = './security_test.csv' # 将csv格式的训练数据处理为txt文本,只包含文件标签和api序列 def read_train_file(path): labels = [] #…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-…

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read…

该示例所用的数据可从该链接下载,提取码为3y90,数据说明可参考该网页.该示例的“模型调参”这一部分引用了这篇博客的步骤. 数据前处理 导入数据 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split ### Load data ### Split the data to train and test sets data = pd.read_csv('data/loa…

原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻译与校对:@酒酒Angie(drmr_anki@qq.com) && 寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2016年9月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 1.前言 如果一直以来你…

lightgbm使用leaf_wise tree生长策略,leaf_wise_tree的优点是收敛速度快,缺点是容易过拟合. # lightgbm关键参数 # lightgbm调参方法cv 代码github地址 # -*- coding: utf-8 -*- """ # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # github:http://github.com/w…

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…