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做梦当财神
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2022年8月16日
torch.utils.tensorboard
摘要: TensorBoard 神经网络可视化工具 1. pytorch 官方文档解析 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterclass class SummaryWriter(object) def __init__( self, log_dir
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posted @ 2022-08-16 15:39 做梦当财神
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2022年8月11日
Python 临时文件、目录的生成
摘要: 1. 问题 创建一个临时文件夹或目录,并希望使用完之后自动销毁。 2. 解决方案 tempfile 模块中很多的函数可以完成这任务。 创建一个匿名临时文件,可以使用tempfile.TemporaFile。这种方式文件会自动销毁。 from tempfile import TemporaryFile
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posted @ 2022-08-11 20:23 做梦当财神
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2022年8月9日
Windows 下查看端口占用情况
摘要: 开发过程中,我们经常会遇到端口被占用的情况,本文讲述在Windows系统下,查看端口以及结束占用端口的程序。 1. 管理员身份打开命令窗口 开始—->运行 输入cmd,或者是 window+R 组合键 输入cmd,调出命令窗口。 Microsoft Windows [版本 10.0.19042.13
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posted @ 2022-08-09 13:52 做梦当财神
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2022年5月23日
机器学习-目录
摘要: 机器学习-泛化能力的评价指标 机器学习-感知机 机器学习-k 近邻法 机器学习-朴素贝叶斯法 机器学习-逻辑回归 机器学习-最大熵模型 机器学习-主成分分析(PCA) 机器学习-决策树 决策树-ID3、C4.5 决策树-CART 分类树 决策树-CART 回归树 决策树后剪枝 机器学习-支持向量机
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posted @ 2022-05-23 11:03 做梦当财神
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2022年5月16日
SQL 执行顺序
摘要: ⑨ SELECT ⑩ DISTINCT column, ⑥ AGG_FUNC(column or expression), ... ① FROM left_table ③ JOIN right_table ② ON tablename.column = other_tablename.column
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posted @ 2022-05-16 19:34 做梦当财神
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2022年5月12日
数据分析-目录
摘要: 基于 \(RFM\) 的用户价值度分析 基于 \(AdaBoost\) 的营销响应预测 \(Python\) 解决数据样本类别分布不均衡问题 数据标准化 交叉验证 数据降维 时间序列模型 特征选择 最小费用最大流问题 异常值处理 缺失值处理 重复值处理 小波变换库 \(SMOTE\) 过采样算法
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posted @ 2022-05-12 16:45 做梦当财神
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sklearn.ensemble.VotingClassifier
摘要: 中文文档:Voting Classifier 1. Voting Classifier 原理 \(Voting\ Classifier\) 即用于分类的投票机制,分为硬投票和软投票。 voting = 'hard':硬投票。表示预测的类标签进行多数投票决定。 voting = 'soft':软投票。
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posted @ 2022-05-12 15:04 做梦当财神
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2022年5月5日
sklearn.model_selection.GridSearchCV
摘要: \(sklearn\) 官网中的 GridSearchCV。 机器学习模型中,需要人工选择的参数称为超参数。 \(GridSearchCV\) 可以拆分为两部分$GridSearch、CV$,即网格搜索、交叉验证。\(GridSearch\) 是一种调参手段,穷举搜索,即在所有候选的参数中,通过循环
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posted @ 2022-05-05 14:37 做梦当财神
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2022年5月4日
基于回归算法做销售预测
摘要: sklearn中很多回归方法,广义线性回归在linear_model库下,例如:线性回归、\(Lasso\)、岭回归等。 还有其他非线性回归方法,例如:\(SVM\)、集成方法、贝叶斯回归、\(K\) 近邻回归、决策树回归等。 如何在sklearn中找到所有回归算法? 由于没有一个统一的回归库,无法
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posted @ 2022-05-04 22:03 做梦当财神
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Ridge、Lasso、ElasticNet 回归
摘要: 线性回归中,提到线性回归的 \(L2\) 正则化(\(Ridge\) 回归),以及线性回归的 \(L1\) 正则化(\(Lasso\) 回归). 1. 线性回归 线性回归的矩阵形式: \[ \pmb{h_\theta X = X \theta} \] 极小化损失函数: \[ \pmb{L(\thet
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posted @ 2022-05-04 19:37 做梦当财神
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