摘要： 最近看莫烦Python的神经网络可视化，网页上无论是输入127.0.0.1:6006，还是localhost:6006都报错，不是拒绝连接请求，就是无法响应，网上各种尝试百度 最后终于弄明白了。原因在于之前用sublintext时，修改了hosts文件。 具体决绝方法，查看自己的hosts文件。 里 阅读全文

摘要： 特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，改善模型算法增强模型繁华能力，减少过拟合。特征提取的方法分为3种：Filter过滤法、Wrapper包裹式、Embedded嵌入法 1.过滤法 移除低方差特征（不需要特征值）：计算各个特征的方差，设定阈值，选择方差>阈值的特征 以波士 阅读全文

摘要： ROC曲线,AUC TPR = TP/(TP+FN),FPR=FP/(TN+FP)。 多分类情况，常用指标为宏平均和微平均、混淆矩阵y_true=[0,0,1,1,2,2,2]y_pred=[0,1,1,1,2,0,2] 混淆矩阵 雅克比相似性及损失函数 2、回归指标y_true=[0.3, 2.4 阅读全文

摘要： 下午学习了python数据分析的应用案例 金融营销活动中欺诈用户行为分析。数据来源于DC竞赛数据：https://www.dcjingsai.com/common/cmpt/2018%E5%B9%B4%E7%94%9C%E6%A9%99%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%9D%AF%E5%A 阅读全文

摘要： 数据预处理是进行数据分析的第一步，如何获取干净的数据是分析效果的前提。 今天学习了几个数据预处理的入门级方法，做笔记啦！工具：python.sklearn 1、行归一化/正则化Normalizer 使每一行的平方和为1，常用于文本分类和聚类中 z=pd.DataFrame({"a":[2.,1.,6 阅读全文

摘要： 机器学习主要有：分类、聚类、回归、降维。通过python.sklearn接口函数进行基本的实现。 分类（监督学习） 通过特征矩阵，预测其对应的目标向量值y，若y离散，则是一个分类问题。 以鸢尾花数据及为例： 聚类（无监督学习） 只有特征矩阵，无目标向量的分类问题 降维 使特征矩阵列数减少，尽可能多的 阅读全文