from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error #模型选择回归问题性能度量mean_absolute_error模型 def test_mean_absolute_error(): y_true=[1,1,1,1,... ...
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2019-05-02 15:49:34
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from sklearn.metrics import zero_one_loss,log_loss def test_zero_one_loss(): y_true=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,1,1,0,0] print("zero_one... ...
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2019-05-02 14:30:57
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分类算法：对目标值进行分类的算法 1、sklearn转换器和预估器 2、KNN算法 3、模型选择与调优 4、朴素贝叶斯算法 5、决策树 6、随机森林 sklearn转换器(transfer)与估计器(estimeter) 1、转换器 - 特征工程的父类 转换器 - 特征工程的父类 1、API的实现过... ...
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2019-03-10 12:23:56
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循环神经网络 (Recurrent Neural Network，RNN) 是一类具有短期记忆能力的神经网络，因而常用于序列建模。本篇先总结 RNN 的基本概念，以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题，再引出 RNN 的两个主流变种 —— LSTM 和 GRU。 Vanilla RNN Vani ...
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2019-02-05 00:29:42
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在看完所有的可汗统计学视频后，我结合了前几次Datawhale的同志们的精华进行重新再一次学习，记录一下其中的一些重要知识 统计学习基本方法 统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（ ...
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2019-01-29 22:04:30
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选择器 1.行间式 2.内联 3.外联 内联 1.标签名 2.别名 3.id <style> div {} </style> <div> 2. <style> .iv {} </style> <div class='iv> 3. <style> #iv {} </style> <div id='iv ...
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2019-01-16 21:41:50
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1.数据集的划分： 训练集（train）， 交叉验证集（dev）:用来选取最好的模型，选择最好的算法（需要验证的可能是很多个算法） 测试集（test）：用来评估 有时候不需要无偏估计的时候，就只需要训练集和验证集 确保dev ,train来自同一个分布 划分：70%train dev 30%test ...
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2019-01-15 14:10:30
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库的基本功能 sklearn库共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。 前4类功能： 1.分类任务；对于支持向量机这个分类算法而言，需要调用svm.SVC这个模块 2.回归任务 3.聚类任务 4.降维任务 内置数据 ...
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2019-01-09 13:30:01
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使用PowerDesigner 16.5 设计数据库表结构的操作过程： 第一步：打开PowerDesigner工具 第二步：创建一个新的数据模型，选择 File -> New Model -> Model types -> Physical Data Model -> Physical Diagra ...
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2018-12-25 18:14:35
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