介绍 想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户.但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型? 当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数可以解决以上问题. 损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心.但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们. 它们并不难理解,反而可以增强你对机器学习算法的理解.那么,什么是损失函数,你如何理解它们的意义? 在本文中,我将讨论机器学习中使用的7种常见损失函数,并解释每种函数的使

tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息检索和文本挖掘中. 一个很自然的想法是在一篇文档中词频越高的词对这篇文档越重要,但同时如果这个词又在非常多的文档中出现的话可能就是很普通的词,没有多少信息,对所在文档贡献不大,例如‘的’这种停用词.所以要综合一个词在所在文档出现次数以及有多少篇文档包含这个词,如果一个词在所在文档出现次数很多同时整个

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/8b9c051d/,欢迎阅读! Interfacing C++ and Python with pybind11 on windows 10 Series Part 1: Interfacing C++ and Python with pybind11 on windows 10 Part 2: Interfacing C++ and Python with pybind11 on ubuntu 16.04 Guide requ

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

day01主要内容回顾 1.进制转换: 二进制: 1111  0101 1010 十六进制          f        5      a 2.内存分布:堆区 和 栈区 外来人只能访问栈区的数据,通过栈区访问堆区数据    3.计算机的原理: 五大组成部分:控制器,运算器 ,存储器 ,输入设备 ,输出设备    计算机的三大核心:cpu(控制器 + 运算器), 内存, 硬盘 今日内容介绍 1.编程语言介绍 2.安装官方cpython解释器 -- 版本共存 3.运行python代码 -- 交

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

大家好,我是辰哥~ 本文带大家学习正则表达式,并通过python代码举例讲解常用的正则表达式 最后实战爬取小说网页:重点在于爬取的网页通过正则表达式进行解析. 正则表达式语法 Python的re模块(正则表达式)提供各种正则表达式的匹配操作.在绝大多数情况下能够有效地实现对复杂字符串的分析并取出相关信息.在讲解如何实际应用正则表达式之前,先教大家学习并掌握正则表达式的基本语法(匹配规则). 正则表达式匹配过程如下: (1)将定义好的正则表达式和字符串进行比较. (2)如果每一个字符串都能匹配,则

快速开发系列 10个常用工具类 http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/38965311 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 不知众多Android开发者是否在程序开发的工程中也遇到过下面的问题: 0.如何在众多log中快速找到你设置打印的那行log? 1.是否还在不断的切换标签来

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产

Python 是一门动态.面向对象语言.其最初就是作为一门面向对象语言设计的,并且在后期又加入了一些更高级的特性.除了语言本身的设计目的之外,Python标准 库也是值得大家称赞的,Python甚至还自带服务器.其它方面,Python拥有足够多的免费数据函数库.免费的Web网页模板系统.还有与Web服务 器进行交互的库.这些都可以设计到你的Web应用程序里面.在这篇文章里,我们将为Python Web开发者介绍基于Python的10大Web应用框架. CubicWeb CubicWeb的最重要的

常用脚本语言Perl,Python,Ruby,Javascript一 Perl,Python,Ruby,Javascript Javascript现阶段还不适合用来做独立开发,它的天下还是在web应用上. 主要做数据挖掘算法的研究,应该会处理大量的文本. 提到文本处理,相信大部分人都会说应该用Perl.文本处理很强大,语法给人的感觉太乱了, Perl的基本语法,用它做了一些简单的文本处理工作,在Unix或 Linux上做系统管理Perl是最好的选择. Python据说吸收了Perl的一些东西,语

Linux系统中10个常用的ps命令总结 PS 命令是什么 查看它的man手册可以看到,ps命令能够给出当前系统中进程的快照.它能捕获系统在某一事件的进程状态.如果你想不断更新查看的这个状态,可以使用top命令. ps命令支持三种使用的语法格式 UNIX 风格,选项可以组合在一起,并且选项前必须有“-”连字符    BSD 风格,选项可以组合在一起,但是选项前不能有“-”连字符    GNU 风格的长选项,选项前有两个“-”连字符 我们能够混用这几种风格,但是可能会发生冲突.本文使用 UNIX

Python 是编译型语言还是解释型语言?回答这个问题前,应该先弄清楚什么是编译型语言,什么是解释型语言. 所谓编译执行就是源代码经过编译器编译处理,生成目标机器码,就是机器能直接运行的二进制代码,下次运行时无需重新编译. 不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定平台执行,如果这个程序需要在另外一种 CPU 上面运行,这个代码就必须重新编译. 它不具备可移植性,但是执行速度快,C.C++这类语言属于编译型语言. 而解释型语言是在代码运行期间逐行翻译成目标机器码,下次执行时,还是需要逐

转载地址:http://blog.csdn.net/zv3e189os5c0tsknrbcl/article/details/78661641 有人在讨论 Python 代码是编译执行还是解释执行?这个问题还可以换一种说法: Python 是编译型语言还是解释型语言?回答这个问题前,我们先弄清楚什么是编译型语言,什么是解释型语言. 所谓编译执行就是源代码经过编译器编译处理,生成目标机器码,就是机器能直接运行的二进制代码,下次运行时无需重新编译.不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定

10 行 Python 代码实现模糊查询/智能提示   1.导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择. 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime Text (Cmd-P) ‘模糊匹配’这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现. 2.问题分析: 我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分.我们就以下

当你还是个孩子坐车旅行的时候,你玩过数经过的汽车的数目的游戏吗? 在这篇文章中,我将教你如何使用10行Python代码构建自己的汽车计数程序. 以下是环境及相应的版本库: Python版本 3.6.9 cvlib: 0.2.2 opencv-python: 4.1.1.26 tensorflow: 1.14.0 matplotlib: 3.1.1 Keras: 2.2.5 下面的代码用于导入所需的python库.从存储中读取图像.对图像执行目标检测.用边界框显示图像以及关于检测目标的标签.计算图

深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习"中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念.本文主要介绍神经网络常用的损失函数. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 神经网络常用的损失函数 pytorch损失函数封装在torch.nn中. 损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别,模型训练的过程即让损失函数不断减小,最终得到可以拟合预测训练样

我每天都使用这些实用程序来使我的Python代码可显示. 它们是免费且易于使用的. 编写漂亮的Python比看起来难. 作为发布工作流程的一部分,我使用以下工具使代码可显示并消除可避免的错误. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 1.Black 在

目录 1.Python的交互模式 2.IDLE工具使用说明 3.Sublime3工具的安装与配置 (1)Sublime3的安装 (2)Sublime3的配置 4.使用Sublime编写并调试Python代码 (1)在Sublime3中直接执行Python代码 (2)使用SublimeREPL插件来运行Python代码 5.本地手动安装Sublime3插件 我自己常用的简单Python代码调试工具是IDLE和Sublime3,IDLE很少使用了,基本上用Sublime3稍微多一些,Sublime3