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Kaggle上有免费供大家使用的GPU计算资源，本文教你如何使用它来训练自己的神经网络。 Kaggle是什么 Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台。企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。 在Kaggle，你可以： 参加竞赛赢取奖金。Kaggle 阅读全文
posted @ 2019-08-30 15:52
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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39777626/article/details/79673052 模型原型 partial_fit(X,y,classes= 阅读全文
posted @ 2019-08-29 15:43
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一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵。 关键词：网格点，坐标矩阵 网格点是什么？坐标矩阵又是什么鬼？ 看个图就明白了： 图中，每个交叉点都是网格点，描述这些网格点的坐标的矩阵，就是坐标矩阵。 再看个简单例子 A,B,C,D,E,F是6个网格点，坐标如图，如何用矩阵形式（坐 阅读全文
posted @ 2019-08-27 16:45
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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/kevinelstri/article/details/52622960 【scikit-learn】01：使用案例对sklearn库进行简 阅读全文
posted @ 2019-08-26 15:39
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sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 属性含义： 阅读全文
posted @ 2019-08-23 14:47
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Bagging 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping（有放回）的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（我们这里假设k个训练集之间是相互独立的，事实上不是完全独立） 每次使用一 阅读全文
posted @ 2019-08-22 11:07
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sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行 阅读全文
posted @ 2019-08-21 21:08
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分类模型评估： 指标描述Scikit-learn函数 Precision 精准度 from sklearn.metrics import precision_score Recall 召回率 from sklearn.metrics import recall_score F1 F1值 from s 阅读全文
posted @ 2019-08-21 20:42
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分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介绍 均方误差（MSE） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看公式 这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。 猛着看一下这个公式是不是觉得 阅读全文
posted @ 2019-08-21 20:33
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posted @ 2019-08-20 08:53
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