随笔档案「2018年11月」 - simpleDi

jupyter的使用技巧

摘要：具体安装教程参见上一篇博客。 1、有几种格式code，编码模式；markdown注释格式； 2、如果出现no module named ‘XX’ ，需要在anaconda prompt中使用conda install XX，如果不行可以先使用conda install pip安装pip，再在anac 阅读全文

posted @ 2018-11-22 17:25 simpleDi 阅读(912) 评论(0) 推荐(0)

Anaconda+pycharm（jupyter lab）搭建环境

摘要：之前先是安装了pycharm，手动安装了python2.7和3.7版本，在pycharm里面使用alt+/手动下载包。后来想使用jupyter lab，手动下载包太麻烦且有版本管理的文艺，于是打算装Anaconda。 anaconda里面集成了包括python在内的很多工具，该python包含了很多阅读全文

posted @ 2018-11-20 22:14 simpleDi 阅读(2484) 评论(0) 推荐(0)

预处理后数据的保存与读取

摘要：在机器学习中，一般都需要先对数据进行数据预处理工作。模型一般需要反复的调参，因此可能需要多次使用预处理之后的数据，但是反复进行数据的预处理工作是多余的，我们可以将其保存下来。阅读全文

posted @ 2018-11-20 11:35 simpleDi 阅读(1147) 评论(0) 推荐(0)

关于python中的随机种子——random_state

摘要：random_state是一个随机种子，是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时，也就确定了一种规则。 random_state可以用于很多函数，我比较熟悉的是用于以下三个地方：1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林 1、划分训练阅读全文

posted @ 2018-11-19 22:22 simpleDi 阅读(27267) 评论(0) 推荐(2)

python的随机森林模型调参

摘要：一、一般的模型调参原则 1、调参前提：模型调参其实是没有定论，需要根据不同的数据集和不同的模型去调。但是有一些调参的思想是有规律可循的，首先我们可以知道，模型不准确只有两种情况：一是过拟合，而是欠拟合。过拟合是指模型过于复杂，欠拟合是指模型过于简单。 2、查找资料：调参时应该知道每一个参数的默认值是阅读全文

posted @ 2018-11-18 21:59 simpleDi 阅读(6613) 评论(0) 推荐(0)

用graphviz可视化决策树

摘要：1.安装graphviz。 graphviz本身是一个绘图工具软件，下载地址在：http://www.graphviz.org/。如果你是linux，可以用apt-get或者yum的方法安装。如果是windows，就在官网下载msi文件安装。无论是linux还是windows，装完后都要设置环境变量阅读全文

posted @ 2018-11-16 22:11 simpleDi 阅读(20729) 评论(0) 推荐(3)

莫烦python教程学习笔记——保存模型、加载模型的两种方法

摘要：# View more python tutorials on my Youtube and Youku channel!!! # Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg # Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontu... 阅读全文

posted @ 2018-11-15 16:36 simpleDi 阅读(3124) 评论(0) 推荐(0)

莫烦python教程学习笔记——validation_curve用于调参