终于搞明白了如何用sklearn做交叉验证！！！一般在建立完模型之后，我们要预测模型的好坏，为了试验的可靠性（排除一次测试的偶然性）我们要进行多次测试验证，这时就要用交叉验证。sklearn中的sklearn.cross_validation.cross_val_score函数已经帮我们做好了。直接...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-24 22:32:53
阅读次数：
10091
首先声明。下面的内容项目被视为光明《推荐系统实践》后 书面。从书的基本内容。我只是再次总结他们这（为了避免喷雾器和喷雾）推荐系统，有三种方法来测试所述建议的评价的效果：1）离线实验。 户的行为数据，然后将数据集分成训练数据和測试数据。比方80%的训练数据和20%的測试数据（还能够交叉验证），然后在训...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-24 17:40:16
阅读次数：
126
具体代码实现参考：手动设置选择特征的个数http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFE.html#sklearn.feature_selection.RFE通过交叉验证自动选择最优特征个数：...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-16 21:23:41
阅读次数：
130
K-means的缺点（优化不仅仅是最小化误差）#转载时，请注明英文原作David Robinson，译者Ding Chao。#我最近遇到一个交叉验证的问题，我认为这个给我提供了一个很好的机会去用“R”和“ggplot2”探索下K-means算法的一些基本假设。K-means方法广泛用于聚类分析。可是...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-27 20:57:28
阅读次数：
1676
交叉验证(Cross-Validation):有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。WIKI交叉验证对于人工智能，机器学习，模式...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-06 10:42:33
阅读次数：
200
再谈多项式回归，本节再次提及多项式回归分析，理解过拟合现象，并深入cross-validation(交叉验证),regularization(正则化)框架，来避免产生过拟合现象，从更加深入的角度探讨理论基础以及基于R如何将理想照进现实。...
分类：
编程语言 时间：
2015-04-10 18:10:29
阅读次数：
354
在[1]:
%matplotlib inline
抓取的数据
一个简单的HTTP请求
在[2]:
import requests
print requests.get("http://example.com").text
Example...
分类：
编程语言 时间：
2015-04-02 16:26:39
阅读次数：
192
部分文献的结果：
印度古典乐的几种简单乐器的演奏，谱减法消去部分背景音初步处理，区分结果：
前提已知-音乐的曲调，消去部分背景音,实验结果：
自己实验的结果：
1120首10折交叉验证的准确率是87.2%
5000首10折交叉验证的准确率是86.40% 耗时 15个小时
截取中间3分钟
5000首10折交叉验证的准确率是86.33% 耗时...
分类：
其他好文 时间：
2015-02-28 18:46:57
阅读次数：
125
部分文献的结果：印度古典乐的几种简单乐器的演奏，谱减法消去部分背景音初步处理，区分结果：前提已知-音乐的曲调，消去部分背景音,实验结果：针对各类复杂的流行音乐，自己实验的结果：1120首10折交叉验证的准确率是87.2%5000首10折交叉验证的准确率是86.40% 耗时 15个小时截取中间3分钟5...
分类：
其他好文 时间：
2015-02-28 18:01:37
阅读次数：
134
Kmeans算法是一种极为常见的聚类算法。其算法过程大意如下：（1）通过问题分析，确定所要聚类的类别数k；（一般是难以直接确定，可以使用交叉验证法等方法，逐步进行确定。）（2）根据问题类型，确定计算数据间相似性的计算方法；（3）从数据集中随机选择k个数据作为聚类中心；（4）利用相似度计算公式，计算每...
分类：
其他好文 时间：
2015-01-22 11:00:54
阅读次数：
244
