摘要：
系列文章： Linux Shell 常用命令 - 01篇 8. shell 中各种括号的作用 参考 https://www.jb51.net/article/123081.htm https://www.jianshu.com/p/3e1eaaa3fee8 8.1 单小括号 () 一般在命令替换的时 阅读全文
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系列文章： Linux Shell 常用命令 - 02篇 0. 在线使用 Linux Shell 参考 https://www.sohu.com/a/343421845_298038 JS/UIX - Terminal 地址：https://www.masswerk.at/jsuix/index.h 阅读全文
摘要： 
1.Precision, Recall 准确率 \(Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}\) 精确率（或命中率） \(Precision = \frac{TP}{TP+FP}\)，预测为positive中，实际为positive的比例，反映分类器的准确性 召回率 阅读全文
1.Precision, Recall 准确率 \(Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}\) 精确率（或命中率） \(Precision = \frac{TP}{TP+FP}\)，预测为positive中，实际为positive的比例，反映分类器的准确性 召回率 阅读全文
摘要： 
参考： 《数学之美》 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉 详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵 常用的分类问题中的损失函数 1.信息量与信息熵 香农在他著名的论文”通信的数学原理“（A Mathematic Theory of Communication）中提出了”信息 阅读全文
参考： 《数学之美》 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉 详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵 常用的分类问题中的损失函数 1.信息量与信息熵 香农在他著名的论文”通信的数学原理“（A Mathematic Theory of Communication）中提出了”信息 阅读全文
摘要：
参考: WOE与IV值浅谈 机器学习-变量筛选之IV值和WOE 0. Introduction WOE (weight of evidence): 证据权重 IV (information value): 信息值 计算 WOE 与 IV 值的意义： （1）用 woe 编码可以处理缺失值问题。 （2） 阅读全文
摘要： 
1. map、apply、applymap 参考：Pandas教程 | 数据处理三板斧——map、apply、applymap详解 在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的 阅读全文
1. map、apply、applymap 参考：Pandas教程 | 数据处理三板斧——map、apply、applymap详解 在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的 阅读全文