一.过拟合 建模的目的是让模型学习到数据的一般性规律,但有时候可能会学过头,学到一些噪声数据的特性,虽然模型可以在训练集上取得好的表现,但在测试集上结果往往会变差,这时称模型陷入了过拟合,接下来造一些伪数据进行演示: import os os.chdir('../') from ml_models.linear_model import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #造伪样本 X=

本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路. 线性模型简介 所谓线性模型就是通过数据的线性组合来拟合一个数据,比如对于一个数据 \(X\) \[X = (x_1, x_2, x_3, ...,x_n) \tag{1} \] \[Y = f(X) = a_1x_1 + a_2x_2 + ... a_nx_n + b \tag{2} \] 来预测 \(Y\)的数值.例如对于人的两个属性 (鞋码,体重) 来预测 身高 .从上面来看线性模型的表达式简单.比较容易建模,但是却有很好的解释性.比如

第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge,Lasso,Elastic Net回归 上一节中我们讲解了L1和L2正则的概念,知道了L1和L2都会使不重要的维度权重下降得多,重要的维度权重下降得少,引入L1正则会使不重要的w趋于0(达到稀疏编码的目的),引入L2正则会使w的绝对值普遍变小(达到权值衰减的目的).本节的话我们从几何角度再讲解下L1和L2正则的区别. L1正则是什么?|W1|+|W2|,假如|W1|+|W2|=1,也就是w1和w2的绝对值之和为1 .让你画|W1|+|W2|=1的图形,

C#利用SqlDataAdapte对DataTable进行批量数据操作,可以让我们大大简化操作数据的代码量,我们几乎不需要循环和不关心用户到底是新增还是修改,更不用编写新增和修改以及删除的SQL语句,适配器都帮我们在后台进行了很好的处理. 如果您要通过 SQL Server 存储过程使用 DataAdapter 来编辑或删除数据,请确保不要在存储过程定义中使用 SET NOCOUNT ON.这将使返回的受影响的行数为零,DataAdapter 会将其解释为并发冲突.在许多情况下,以何种顺序向数据

来自:http://blog.unvs.cn/archives/session-transfer-method.html 下面介绍Asp.net中利用session对象传递.共享数据用法: 1.传递值: 首先定义将一个文本值或单独一个值赋予session,如下: session[“name”]=textbox1.text:将文本1的值赋给了session变量name,当调查到其它页面时,此值可以传递,依然存在,下面是调用或判断此值. If(session[“name”]==null) {} El

下面介绍Asp.net中利用session对象传递.共享数据用法: 1.传递值: 首先定义将一个文本值或单独一个值赋予session,如下: session[“name”]=textbox1.text:将文本1的值赋给了session变量name,当调查到其它页面时,此值可以传递,依然存在,下面是调用或判断此值. If(session[“name”]==null) {} Else { lable1.text=session[“name”].tostring();   //将session变量传递

使用jQuery+Servlet接受和处理xml数据,模拟判断用户名是否存在,效果如下: 服务器端 package com.ljq.test; import javax.servlet.http.HttpServlet;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import javax.servlet.http.HttpServletResponse;import javax.servlet.ServletException;import java

Python对Excel的读写主要有xlrd.xlwt.xlutils.openpyxl.xlsxwriter几种. 如下分别利用xlwt和openpyxl将mysql数据库中查询的数据保存到excel中(注意:xlwt不支持.xlsx文件): 一.从mysql查询数据 import mysql.connector conn=mysql.connector.connect(host='xx.xx.xx.xx',user='root', passwd='password', db='test')

[20170623]利用传输表空间恢复部分数据.txt --//昨天我测试使用传输表空间+dblink,上午补充测试发现表空间设置只读才能执行impdp导入原数据,这个也很好理解.--//这样的操作模式仅仅减少expdp生成原数据的过程. --//我想一下,rman也支持建立传输表空间的命令.我仔细看了以前的笔记,发现这样最大的有点不用设置只读,实际上它是通过建立辅组实--//例来建立传输文件,理论讲可以恢复到特定的scn,这样可以利用它解决一些误操作的问题,还是通过例子来说明问题. 1.环境:

原文:http://www.cnblogs.com/scy251147/archive/2012/01/08/2305319.html 由于之前利用Winform的ListView进行大数据量加载的时候,诟病良多,所以今天试着用WPF的ListView来做了一下,结果没有让我失望,我将一个拥有43000行,510列的csv文件导入到了ListView中,总共耗时在10s左右,并且在导入的过程中,软件界面上的提示信息一直在提示当前导入了多少条.在整个导入的过程中没有感觉到ListView的闪烁.

本篇主要是利用 pyquery来定位抓取数据,而不用xpath,通过和xpath比较,pyquery效率要高. 主要代码: # coding=utf-8 import os import re from selenium import webdriver import selenium.webdriver.support.ui as ui import time from datetime import datetime from selenium.webdriver.common.action

使用场景:服务器数据不符合测试条件时,我们可以通过在本地创建虚拟数据来打到测试用例所描述的条件. fiddler使用方法 1.首先在本地创建txt数据:将抓到的response中的json数据拷贝到记事本,我们根据需要进行修改,然后点击保存.(文本保存格式utf-8或ASCI) 2.利用fiddler重定向功能访问本地数据 打开AutoResponder标签设置,enable rules的作用是开启或禁用自动重定向功能. 我们就可以在下面添加重定向规则了.Unmatched requests p

一.利用WMI获取 远程计算机硬盘数据,先引入"System.Management.dll"文件. /// <summary>        /// 获取存储服务器硬盘信息.        /// </summary>        /// <returns></returns>        public Dictionary<string, string> GetDiskInfo()        {           

在误删除Oracle的数据文件后,如果未关闭数据库,文件句柄还没有释放,且被删除的数据文件占用的磁盘块未被复写,则可以利用句柄的方式来恢复数据文件.下面模拟恢复过程. (一)环境 OS版本:redhat 6.6 数据库版本:Oracle 11.2.0.1 (二)恢复操作 首先,模拟误删除数据库的数据文件.这里删除表空间TBS04下面的数据文件tbs04.bdf: 这个时候绝对不能关闭数据库,一旦关闭数据库,则无法恢复. 删除后查看DBWN进程,进程号为3032 进入这个进程的目录,可以看到我们删

使用场景:服务器数据不符合测试条件时,我们可以通过在本地创建虚拟数据来打到测试用例所描述的条件. fiddler使用方法 1.首先在本地创建txt数据:将抓到的response中的json数据拷贝到记事本,我们根据需要进行修改,然后点击保存.(文本保存格式utf-8或ASCI) 2.利用fiddler重定向功能访问本地数据 打开AutoResponder标签设置,enable rules的作用是开启或禁用自动重定向功能. 我们就可以在下面添加重定向规则了.Unmatched requests p

原文:利用WPF的ListView进行大数据量异步加载 由于之前利用Winform的ListView进行大数据量加载的时候,诟病良多,所以今天试着用WPF的ListView来做了一下,结果没有让我失望,我将一个拥有43000行,510列的csv文件导入到了ListView中,总共耗时在10s左右,并且在导入的过程中,软件界面上的提示信息一直在提示当前导入了多少条.在整个导入的过程中没有感觉到ListView的闪烁. 在测试大数据量加载的时候,我们有两件事情需要完成,第一个就是考虑到大数据量,我们

利用 pandas库读取excel表格数据 初入IT行业,愿与大家一起学习,共同进步,有问题请指出!! 还在为数据读取而头疼呢,请看下方简洁介绍: 数据来源为国家统计局网站下载: 具体方法 代码: import pandas as pd​df = pd.read_excel('quanguojingji10nian.xls')#现在Excel表格与py代码放在一个文件夹里​x=df['指标']#读取第一列数据print(x);#把'指标换成其他列地列名,就能读其他列' 结果: 读出x列的结果可以

利用job提升马哈鱼数据血缘分析效率 一.Job基本知识 前面文章中已介绍马哈鱼的基本功能,其中一个是job,job其实是一个任务集合处理的概念,就是让用户通过job,可以一次递交所有需要处理的 SQL,SQLFlow处理这些 SQL,把所有的数据血缘都分析出来.从用户角度,job包含job list和The Latest Job.其中,job list是当前用户所有的job.而The Latest Job是所有用户job中最新的job列表.本文向您重点介绍job的作用及用法. job是马哈鱼收

鸟枪换炮,利用python3对球员做大数据降维(因子分析得分),为C罗找到合格僚机 原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_176 众所周知,尤文图斯需要一座欧冠奖杯,C罗也还想再拿一座欧冠奖杯,为自己的荣誉簙上锦上添花.意甲霸主在意甲虽然风生水起,予取予求,但是在今年欧冠1/8决赛赛场上,被法甲球队里昂所淘汰,痛定思痛,球队解雇了主教练萨里,签约名宿皮尔洛,但是要想在欧冠赛场上夺冠,这还不够,球队还需要什么?没错,需要一名强力中锋,在正印中锋伊瓜因难堪大用的情况下,

目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结

线性回归 import sklearnfrom sklearn.linear_model import LinearRegression X= [[0, 0], [1, 2], [2, 4]] y = [, , ] clf = LinearRegression()#fit_intercept=True#默认值为 True,表示计算随机变量, False 表示不计算随机变量 #normalize=False#默认值为 False,表示在回归前是否对回归因子 X 进行归一化, True 表示是 #c