随笔分类 - 网页随笔
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017106984190464
摘要：混淆矩阵： 其中 TN：将负类预测为负类（真负类） FN：将正类预测为负类（假负类） TP：将正类预测为正类（真正类） FP：将负类预测为正类（假正类） 准确率 (Accuracy) 测试样本中正确分类的样本数占总测试的样本数的比例。 精确率 (Precision) 准确率又叫查准率，测试样本中正确
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摘要：置信区间 假设人群的身高服从： 其中 未知， 已知。 我们不断对人群进行采样，样本的大小为 ，样本的均值： 根据大数定律和中心极限定律， 服从： 我们可以算出以 为中心，面积为0.95的区间，如下图： 即： 也就是， 有 的几率落入此区间： 我们以 为半径做区间，就构造出了 置信区间。按这样构造的1
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摘要：https://blog.csdn.net/YJG7D314/article/details/102812226
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81027037/
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摘要：https://www.cnblogs.com/rrttp/p/8028421.html 其实问题理解axis有问题，df.mean其实是在每一行上取所有列的均值，而不是保留每一列的均值。也许简单的来记就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)，作为方法动作的副词
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摘要：好处：1、lambda 函数比较轻便，即用即删除，很适合需要完成一项功能，但是此功能只在此一处使用，连名字都很随意的情况下；2、匿名函数，一般用来给 filter， map 这样的函数式编程服务;3、作为回调函数，传递给某些应用，比如消息处理
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摘要：我们可以看到，梯度就是分别对每个变量进行微分，然后用逗号分割开，梯度是用<>包括起来，说明梯度其实一个向量。 梯度是微积分中一个很重要的概念，之前提到过梯度的意义 在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出
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摘要：Dataframe中的时间是不能直接进行相加减的。如果将两列时间进行加减，会弹出类型错误： TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str' 1 所以需要先用pandas的to_datetime()方法，转化成时间格式进行加减
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摘要：空函数 如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句： pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。缺少了pass，代码运行就会有语法错误。 Python __str__(self) py
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