摘要：
对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结： sigmoid函数的定义：令p(y=1)=x，p(y=0)=1-x，f =ln( x/(1-x))，推导出x=ef/(1-ef)，即输出的是y=1的概率，这一点与softmax函数不同. 常用损失函数介绍： MSE：均方误差一遍用于回归问题的损 阅读全文
posted @ 2018-09-27 13:29 wzd321 阅读(9120) 评论(0) 推荐(1)
摘要：
激活函数的作用主要是引入非线性因素，解决线性模型表达能力不足的缺陷 sigmoid函数可以从图像中看出，当x向两端走的时候，y值越来越接近1和-1，这种现象称为饱和，饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的，这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多，所以一般需要归一化数据。 阅读全文
posted @ 2018-09-26 22:24 wzd321 阅读(6595) 评论(0) 推荐(1)
摘要：
信用评定等级划分之后需要对评级的划分做出评价，分析这样的评级划分结果是否具有实用价值，即分析样本分布的稳定程度。样本分布稳定，则信用评定等级划分结果的实用价值就高。采用样本稳定指数（ PSI ）检验样本分布的稳定程度，若训练样本和测试样本在分布上表现一致，样本稳定指数的取值就会接近于零，信用评级划分 阅读全文
posted @ 2018-09-26 20:32 wzd321 阅读(674) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linspace.html 参数: start : 序列的起始点 stop : 序列的结束点 num : 生成的样本数 endpoint : 是否包含结束点stop retst 阅读全文
posted @ 2018-09-26 16:37 wzd321 阅读(193) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
转载：https://cloud.tencent.com/developer/article/1178368 seaborn针对分类型的数据有专门的可视化函数，这些函数可大致分为三种： 分类数据散点图：swarmplot(), stripplot() 分类数据的分布图： boxplot(), vio 阅读全文
posted @ 2018-09-25 22:19 wzd321 阅读(883) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
condition是条件，x,y是可选参数，这三个输入参数都是array_like的形式且三者的维度相同 当conditon的某个位置为true时，输出x对应位置的元素，否则选择y对应位置的元素；如果只有参数condition，则函数返回为true的元素的坐标位置信息。 np.where([[Tru 阅读全文
posted @ 2018-09-25 20:06 wzd321 阅读(253) 评论(0) 推荐(0)
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遗传算法适应度的选择： 机器学习的适应度可以是任何性能指标 —准确度，精确度，召回率，F1分数等等。根据适应度值，我们选择表现最佳的父母（“适者生存”），作为幸存的种群。 交配： 存活下来的群体中的父母将通过交配产生后代，使用两个步骤的组合:交叉/重组和突变。 交叉：交配父母的基因(参数)将被重新组 阅读全文
posted @ 2018-09-25 17:11 wzd321 阅读(2500) 评论(2) 推荐(1)
摘要：
1.内连接 返回两个表关键字x.a_id = y.b_id的交集数据集 2.左连接：left join 是left outer join的简写 左连接，左表的记录将会全部表示出来，右表只会显示符合搜索条件x.a_id = y.b_id的记录，右表记录不足的地方均为NULL。 3.右连接：right 阅读全文
posted @ 2018-09-25 16:26 wzd321 阅读(1467) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
import numpy as np from numpy.random import shuffle import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[11,12,13]],columns=list("ABC")) shuffle(df.values) print(df) # ==================... 阅读全文
posted @ 2018-09-24 10:08 wzd321 阅读(1454) 评论(0) 推荐(0)
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