why写这篇blog 最近在接触这方面的知识,但是找了许多的笔记,都感觉没有很好的总结出来,也正好当做是边学习,边复习着走.大佬轻喷.参考书目<python机器学习基础教程> 将分别从以下3方面进行总结 1.算法的作用 2.引用的方式(我这里主要是基于scikit-learn) 3.重要参数 4.优缺点 5.注意事项 监督学习算法 监督学习主要解决两种问题:回归与分类. 统一a为回归,b为分类. (既然是总结,那概念就不过多赘述) 有需要了解的概念,可以上这个网站AI知识库 直接上算法 K近邻

copy from  : https://zhuanlan.zhihu.com/p/30605683 一.查文献 首先,我认为需要常备几个体量大.文献全的数据库,有针对性找哦!下面列出了一些适合所有专业常用的文献查阅地址: 1.Semantic scholar 微软联合创始人Paul Allen投资开发的新一代学术搜索引擎,几乎80%的文章都可以在上面下载.它可以自动计算这个文章的重要性.贡献,并且,对于一个文章来说,可以智能查找引用(如文章A引用了50篇引文,那么直接在网页上可以看到文章都是怎

Markdown是什么 是一种极其简单的标记语言,写的时候只需要普通编辑器即可: 它可以使文本内存具有某种格式: Markdown设计理念使文本易读.易写 文件后缀名:.md . .markdown. .mdown Markdown可以让你像编程一样写文章,没错就是这么神奇!不要听到编程这两个字就认为Markdown是多么的复杂,其实它只是一种极其简单的标记语言,你只需要十多分钟就能学会: Markdown的意义 使用简单,兼容性强,只需要文本编辑器即可编写 极其简单易学,很好可读性 可以更专注

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

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

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

开源中国等其他技术博客很早就支持markdown格式写文章了,今天发现csdn竟然也可以了,不仅支持而且可以在线预览,本地导入导出,远程导入. 这些对于程序员写东西都非常好用,不用总是花时间来排版了. 1 进入文章编辑界面,标题下面多了一个 切换到MarkDown编辑器的选项,点击就进入到了可以在线预览的markdown编辑器,如果你对这种语法不是很熟悉,可以花一小会的时间学学,类似html标签,但是更简单,更容易学习. 2 点击左栏工具条的铅笔的小图标就可以直接写新文章了,最后边问号小图标是帮

想在项目里引入Markdown编辑器实现写文章功能,网上找到一款开源的插件editormd.js 介绍网站:https://pandao.github.io/editor.md/examples/index.html 源码:https://github.com/pandao/editor.md,插件代码已经开源到github上了. 可以先git clone下载下来 git clone https://github.com/pandao/editor.md.git 现在介绍一下怎么引入JavaWe

前面用了好久Notebook来交互式编程了,这次说说几个其他的选项: Notebook Markdown 这次选Markdown模式(关于Markdown基础可以看之前写的Markdown Base) 和代码一样,Shift+回车就可以预览了,怎么样是不是很酷的感觉? Jupyter NBConvert 生成HTML or Markdown 不闲扯,继续说说NBConvert,默认指令是把.ipynb文件生成html,eg: jupyter nbconvert *.ipynb 如果想要生成指定格

VS中,添加完Web引用(WebServer引用/Web服务引用),写代码时引用不到 添加完之后要等一会儿 等一会儿 等一会儿 就有了

Scikit Learn Scikit-Learn简称sklearn,基于 Python 语言的,简单高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在 NumPy,SciPy 和 matplotlib 上.

ref:http://www.zhengsiwei.com/write-an-article-to-use-windows-live-writer-dont-use-360-to-remove-rubbish/   在使用Windows Live Writer写文章时,图片是缓存到临时文件夹的.这时如果使用360清除垃圾,会将缓存中的图片删除.会出现以下提示:   这时候,文章中的图片虽然能看得到但实际已经删除了,需要重新插入.如果你想看到都有哪些软件的缓存存在可能被360当垃圾清理,或者使用软

掘金 里面 写文章 带目录的时候 用#(空格)标题 后面用## title,一个页面只有一个H1

1.前言     之前,一直在跟大伙分享怎么去玩蓝牙模块,怎么去玩wifi模块,怎么去玩json,然后有很多小伙伴就留言各种问题或者说直接怼他的代码过来让我看,然后我就一脸懵逼(代码中到处各种abcd变量,各种一个方法几百行,也没有什么注释,我心中一万只万马奔腾).所以就有了这次的主题,代码规范(当然,这是我自己的代码规范经验,只是借鉴经验),教了大家怎么去做东西,反而忽略了最基本的东西.     特别是出来工作之后,我就觉得代码规范比做需求业务还要重要.     首先,方便他人.一个项目往往是

\documentclass{ctexart} \usepackage{CJK,amsmath,amssymb,amsthm} \begin{document} 写文章需要规范.需要引用到位. 方程: \begin{equation}\label{NS} u_t+(u\cdot\nabla)u-\triangle u+\nabla \pi= \end{equation} 为 Navier-Stokes 方程组. 对有限能量初值 $u_0\(\mathbb{R}^)$, \eqref{NS} 有一

简介 Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言,通过简单的标记语法,它可以使普通文本内容具有一定的格式. 简单点来说,Markdown是文本标记语言,在普通文本的基础上加了一些特殊标记.这些特殊标记会被Markdown编辑器渲染成特定样式.Markdown的后缀一般是.md或者.markdown. 由于Markdown语法简洁明了.学习容易,而且功能比纯文本更强,因此有很多人用它写博客或者文档. 相比传统富文本编辑器或者word编辑器,使用Markdown生成的文档样式美观.统

积累了那么久,终于成功搭建了github上的个人网站.虽然方法有点巧妙.不是还是建成了 同时学会用markdown写基本的文章.感觉还可以.附带我的github上的静态页面网站的网址:http://zzzzw.github.io/ 里面的文章就是用markdown写的.是不是高大上啊啊啊 !

1.如何使连续的参考文献能够中间用破折号连起来?比如[6,7,8,9]变成[6-9]? 方法:在文档开始前加上下面的语句命令 \usepackage[numbers,sort&compress]{natbib} 不但可以压缩参考文献标号,还可以进行排序,即无论正文里面的顺序怎样,显示出来都是先后顺序. 在elsevier模板中,natbib包已经默认引用了,无需重新引用,改一下natbib的选项即可,设置方法如下: \biboptions{numbers,sort&compress} 以下

网上关于Java中锁的话题可以说资料相当丰富,但相关内容总感觉是一大串术语的罗列,让人云里雾里,读完就忘.本文希望能为Java新人做一篇通俗易懂的整合,旨在消除对各种各样锁的术语的恐惧感,对每种锁的底层实现浅尝辄止,但是在需要时能够知道去查什么. 首先要打消一种想法,就是一个锁只能属于一种分类.其实并不是这样,比如一个锁可以同时是悲观锁.可重入锁.公平锁.可中断锁等等,就像一个人可以是男人.医生.健身爱好者.游戏玩家,这并不矛盾.OK,国际惯例,上干货. 〇.synchronized与Lock

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,