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『Kaggle』Sklearn中几种分类器的调用&词袋建立
】的更多相关文章
『Kaggle』Sklearn中几种分类器的调用&词袋建立
几种分类器的基本调用方法 本节的目的是基本的使用这些工具,达到熟悉sklearn的流程而已,既不会设计超参数的选择原理(后面会进行介绍),也不会介绍数学原理(应该不会涉及了,打公式超麻烦,而且近期也没有系统的学习机器学习数学原理的计划,下学期可能会重拾cs229,当然如果在上课展示或者实验室任务中用到的特定方法还是很可能用博客记录一下的,笑). Logistic & SGDC '''Logistic & SGDC''' '''数据预处理''' import numpy as np impo…
python:函数中五花八门的参数形式(茴香豆的『回』字有四种写法)
毫不夸张的说,python语言中关于函数参数的使用,是我见过最为灵活的,随便怎么玩都可以,本文以数学乘法为例,演示几种不同的传参形式: 一.默认参数 def multiply1(x, y): return x * y print("multiply1:", multiply1(2, 3)) 输出 multiply1: 6 ,这是最平淡无奇的函数写法. python支持默认参数,比如:如果想让1个数自动乘10,又不想定义新的函数,上面的代码,可以改成: def multiply1(x,…
『Kaggle』分类任务_决策树&集成模型&DataFrame向量化操作
决策树这节中涉及到了很多pandas中的新的函数用法等,所以我单拿出来详细的理解一下这些pandas处理过程,进一步理解pandas背后的数据处理的手段原理. 决策树程序 数据载入 pd.read_csv()竟然可以直接请求URL... ... DataFrame.head()可以查看前面几行的数据,默认是5行 DataFrame.info()可以查看数据的统计情报 '''数据载入''' import pandas as pd titanic = pd.read_csv('http://bios…
『转载』Matlab中fmincon函数获取乘子
Matlab中fmincon函数获取乘子 一.输出结构 [x,fval,exitflag,output,lambda] = fmincon(......) 二.结构说明 lambda结构 说 明 lower 表示下界约束对应的Lagrange乘子向量 upper 表示上界约束对应的Lagrange乘子向量 ineqlin 表示不等式约束对应的Lagrange乘子向量 eqlin 表示等式约束对应的Lagrange乘子向量 ineqnonlin 表示非线…
JS 中通过对象关联实现『继承』
JS 中继承其实是种委托,而不是传统面向对象中的复制父类到子类,只是通过原型链将要做的事委托给父类. 下面介绍通过对象关联来实现『继承』的方法: Foo = { // 需要提供一个 init 方法来初始化参数,而不能通过构造函数来初始化参数了 init: function(who) { this.me = who; }, identify: function() { return "I am " + this.me; } }; Bar = Object.create(Foo); //…
『Python题库 - 简答题』 Python中的基本概念 (121道)
## 『Python题库 - 简答题』 Python中的基本概念 1. Python和Java.PHP.C.C#.C++等其他语言的对比? 2. 简述解释型和编译型编程语言? 3. 代码中要修改不可变数据会出现什么问题? 抛出什么异 4. print 调用 Python 中底层的什么方法? 5. 简述你对 input()函数的理解? 6. Python解释器种类以及特点? 7. Python2 中 range 和 xrange 的区别? 8. 位和字节的关系? 9. b.B.KB.MB.GB 的…
『浅入深出』MySQL 中事务的实现
在关系型数据库中,事务的重要性不言而喻,只要对数据库稍有了解的人都知道事务具有 ACID 四个基本属性,而我们不知道的可能就是数据库是如何实现这四个属性的:在这篇文章中,我们将对事务的实现进行分析,尝试理解数据库是如何实现事务的,当然我们也会在文章中简单对 MySQL 中对 ACID 的实现进行简单的介绍. 事务其实就是并发控制的基本单位:相信我们都知道,事务是一个序列操作,其中的操作要么都执行,要么都不执行,它是一个不可分割的工作单位:数据库事务的 ACID 四大特性是事务的基础,了解了 AC…
『TensorFlow』通过代码理解gan网络_中
『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上 上篇是一个尝试生成minist手写体数据的简单GAN网络,之前有介绍过,图片维度是28*28*1,生成器的上采样使用的是tf.image.resize_image(),不太正规,不过其他部分很标准,值得参考学习. 辨别器: n,28,28,1 :卷积 + 激活 + 池化 n,14,14,32 :卷积 + 激活 + 池化 n,7,7,64 :reshape n,7*7*64 :全连接 + 激活 n,…
sklearn 中模型保存的两种方法
一. sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib,将模型保存至硬盘. from sklearn.externals import joblib #lr是一个LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr = joblib.load('lr.model') 链接:https://www.zhihu.com/question/27187105/answer/55895472 二.pickle >>> from sklearn…
『TensorFlow』分类问题与两种交叉熵
关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较,差异一般体现在不同的分类(二分类.多分类等)任务目标,可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨,其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理. 本文主要是介绍TF中的接口调用方式. 一.二分类交叉熵 对应的是网络输出单个节点,这个节点将被sigmoid处理,使用阈值分类为0或者1的问题.此类问题logits和labels必须具有相同的type和shape. 原理介绍 设x…