01 2018 档案

摘要:Github上有个哥们写的,还不错,mark一下: https://github.com/lijin-THU/notes-python/blob/master/index.ipynb 相对全面的介绍了numpy,scipy,matplotlib以及Python基础,适合小白入门扫描。 争取这周刷完。 阅读全文
posted @ 2018-01-31 07:55 凌波微步_Arborday 阅读(226) 评论(0) 推荐(0)
摘要:直接贴代码吧: 1 # -*- coding:UTF-8 -*- 2 from sklearn import datasets 3 from sklearn.cross_validation import train_test_split 4 from sklearn import preproce 阅读全文
posted @ 2018-01-28 16:45 凌波微步_Arborday 阅读(622) 评论(0) 推荐(0)
摘要:很久很久以前,我还是有个建筑梦的大二少年,有一天,讲图的老师看了眼我的设计图,说:“我觉得你这个设计做得很紧张”,当时我就崩溃,对紧张不紧张这样的评价标准理解无能。多年后我终于明白老师当年的意思,然鹅已经跳坑计算机系了。现在我依然对建筑系那玄幻的评价标准敬而远之,看我们大CS的评价标准,就是这么明明 阅读全文
posted @ 2018-01-28 15:23 凌波微步_Arborday 阅读(702) 评论(0) 推荐(0)
摘要:转自:https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html 在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积 阅读全文
posted @ 2018-01-25 09:19 凌波微步_Arborday 阅读(196) 评论(0) 推荐(0)
摘要:官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现 阅读全文
posted @ 2018-01-22 08:43 凌波微步_Arborday 阅读(339) 评论(0) 推荐(0)