1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
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2020-05-23 00:36:52
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1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train，x_test， y_train， y_test = train_test_split(data， target， ...
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2020-05-22 21:42:20
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1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
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2020-05-22 12:46:48
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1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
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2020-05-21 09:55:55
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本文主要介绍深度学习项目实践过程中可能遇到的一些组件及使用技巧！一、Optimizor优化器选择 二、激活函数选择 三、防止过拟合 四、防止梯度消失/爆炸 五、权值初始化 六、数据预处理 七、学习率 learning rate 八、批次大小 batch_size 九、损失函数 Loss 十、其他 ...
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2020-05-18 18:42:12
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一、因子选股策略 1、因子 因子：选择股票的某种标准。因子是能够预测股票收益的变量。 （1）基本面因子 基本面因子描述了一个公司的财务状况，最常见的基本面因子是由利润表，资产负债表以及现金流量表中的数据直接计算出的比率。通过财务报表可以构建出无数的财务比率及财务报表变量的组合，并以此来预测股票的收益 ...
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2020-05-18 12:37:11
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%% 清屏 clc; clear all; close all; %% 数据预处理 data = importdata('studentscores.csv'); x = data.data(:,1); y = data.data(:,2); % 原始数据的散点图 figure plot(x,y,' ...
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2020-05-15 21:50:10
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文本分类实现步骤： 1. 定义阶段：定义数据以及分类体系，具体分为哪些类别，需要哪些数据 2. 数据预处理：对文档做分词、去停用词等准备工作 3. 数据提取特征：对文档矩阵进行降维、提取训练集中最有用的特征 4. 模型训练阶段：选择具体的分类模型以及算法，训练出文本分类器 5. 评测阶段：在测试集上 ...
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2020-05-15 00:17:01
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缺失值、重复值的查看、删除、填充，使用dropna、fillna、interpolate函数处理缺失值，使用duplicated、drop_duplicates函数处理重复值，使用reset_index函数重置行索引 ...
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2020-05-12 18:34:36
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基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一、数据预处理 (1000, 2000) 50 (50, 100, 20, 20) (2500, 400) 二、knn算法预测 True 2439 识别测试数据的准确率为： 0.9756 三、导入图片预测 (1, 400) 识别出的数字为： 9.0 (2 ...
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2020-05-07 19:21:45
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