摘要：
Skopt https://scikit-optimize.github.io/是一个超参数优化库，包括随机搜索、贝叶斯搜索、决策森林和梯度提升树。这个库包含一些理论成熟且可靠的优化方法，但是这些模型在小型搜索空间和良好的初始估计下效果最好。 Hyperopt https://github.com/ 阅读全文
posted @ 2018-09-15 14:18 wzd321 阅读(1367) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
卡方分布—chi-square distribution, χ2-distribution： 若k个独立的随机变量Z1, Z2,..., Zk 满足标准正态分布 N(0,1) , 则这k个随机变量的平方和： 为服从自由度为k的卡方分布，记作： 或者 卡方检验—χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验 阅读全文
posted @ 2018-09-14 21:33 wzd321 阅读(4791) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26308272 插入一条信息：特征编码一定要考虑是否需要距离度量，编码方式对距离度量的适应：例如：我们用one-hot编码颜色，向量正交，各个颜色之间的距离等同，如果此处用序数编码显然不太合适，但是我们用one-hot编码星期几就不好 阅读全文
posted @ 2018-09-13 11:29 wzd321 阅读(2661) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
import numpy as np from collections import Counter data = np.array([1.1,2,3,4,4,5]) Counter(data) #简单方法 sum(data==4) 阅读全文
posted @ 2018-09-11 22:09 wzd321 阅读(13353) 评论(0) 推荐(0)
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1 #加载模块 2 from sklearn import datasets 3 from sklearn.externals import joblib 4 from sklearn.linear_model import LinearRegression 5 from sklearn.cross_validation import train_test_split 6 #分割数据... 阅读全文
posted @ 2018-09-11 22:02 wzd321 阅读(5522) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
混淆矩阵： 混淆矩阵的正例一般是我们需要关注的，常用1表示，反例是我们不关注的，常用0表示。例如：一个需要识别借贷需求的人的分类任务中，正例表示有借贷需求的人，反例表示没有借贷需求的人。下面定义一些基于混淆矩阵的度量分类任务的方法： 查准率（Precision）： 基于这个借贷需求识别任务说明：所有 阅读全文
posted @ 2018-09-11 21:22 wzd321 阅读(1848) 评论(0) 推荐(0)
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posted @ 2018-09-08 20:21 wzd321 阅读(418) 评论(0) 推荐(0)
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原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25836678 1.voting 对于分类问题，采用多个基础模型，采用投票策略选择投票最多的为最终的分类。 2.averaging 对于回归问题，一方面采用简单平均法，另一方面采用加权平均法，加权平均法的思路：权值可以用排序的方法确定 阅读全文
posted @ 2018-09-06 09:51 wzd321 阅读(3578) 评论(0) 推荐(0)
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原文：https://www.toutiao.com/i6591745523139478030/?group_id=6591745523139478030 1.数据探索 常用图表： 查看目标变量的分布。当分布不平衡时，根据评分标准和具体模型的使用不同，可能会严重影响性能。 对 Numerical V 阅读全文
posted @ 2018-09-05 16:00 wzd321 阅读(1518) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
原文：https://www.toutiao.com/i6597192035214557710/ 几种新的特征转换思维： 1.数据转换成图像 Kaggle上有一个微软恶意软件分类挑战，它的数据集包含一组已知的恶意软件文件，对于每个文件，原始数据包含文件二进制内容的十六进制表示。此前，参赛者在网上从没 阅读全文
posted @ 2018-09-05 11:22 wzd321 阅读(1530) 评论(0) 推荐(0)
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