在很多现实世界的例子中,有很多从数据集中提取特征的方法.很多时候我们需要结合多种方法获得好的效果.本例将展示怎样使用FeatureUnion通过主成分分析和单变量选择相进行特征结合. 结合使用转换器的好处是它允许在整个过程中进行交叉验证和网格搜索. 在本例中数据集上使用组合的方法并没有什么实际作用,仅用来展示怎么使用FeatureUnion # coding:utf-8 # 作者: Andreas Mueller <amueller@ais.uni-bonn.de> # 协议: BSD 3 f…
SQL Server 2008 数据库镜像部署实例之三 配置见证服务器 前面已经完成了镜像数据库的配置,并进行那个了故障转移测试.接下来将部署见证服务器,实现自动故障转移. 一.关于见证服务器 1.若要支持自动故障转移,必须在高安全性模式下配置数据库镜像会话,并且还要具有第三个服务器实例(也称为“见证服务器”).见证服务器是 SQL Server 的可选实例,它能使高安全性模式会话中的镜像服务器识别出是否要启动自动故障转移.与这两个伙伴不同的是,见证服务器并不能用于数据库.见证服务器的唯一角色是…
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…
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…
远程odbc连接sqlsvr数据库,自定义端口,命名实例的连接方式,默认如果不修改的话sqlsvr的端口号是1433,默认实例名就是机器名,,如果既用了命名实例,又改了默认端口,改怎么连接数据库呢? 试了 机器名:14333\sql2000,机器名\sql2000:14333都不对,最后改成 [机器名\实例名,端口号]这种格式,就ok了,例如: $sqlsvr_host = 'yoooko.gnway.cc\sql2000,14333'; $conn=odbc_connect( "Driver=…
处于同一个域中的两台Sql server 实例无法连接,报的错误信息如下: A network-related or instance-specific error occurred while establishing a connection to SQL Server. The server was not found or was not accessible. Verify that the instance name is correct and that SQL Server is…
日常的 Web UI 自动化测试过程中,get 或 navigate 到指定的页面后,若想截图的元素或者指定区域范围不在浏览器的显示区域内,则通过截屏则无法获取相应的信息,反而浪费了无畏的图片服务器资源,当然,最重要的还是未能达到自己的预期,是不是很内伤啊.此时,我们就不得不像正常用户操作一样,通过滚动页面至相应的区域,那么该如何滚动呢,此文就此给出答案. 此文实现的页面滚动,是通过 js 操作实现的,敬请各位小主参阅.若有不足之处,敬请大神指正,非常感谢! 直接上码了...... /** *…
--------------------------数据库带实例名连接2008-------------------------------------<property name="url"   value="jdbc:sqlserver://127.0.0.1;instanceName=EQMIS;DatabaseName=lhwebsite">  </property>…
一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…
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…