摘要: 决策树是一种树形结构的分类算法,是一种监督学习,需要提供一堆样本,这些样本有一些属性和分类结果,通过学习这些样本来建立一个决策树,对样本进行正确分类。划分的标准常常使用信息增益(ID3)、增益率(C4.5)和基尼指数(CART) 信息增益(二分类):信息增益越大,意味着使用属性A来进行划分所获得的“ 阅读全文
posted @ 2020-04-14 15:47 Christina_笔记 阅读(142) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 支持向量机:二分类模型 SVM的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。 支持向量机就是在样本空间中找到 阅读全文
posted @ 2020-04-01 16:35 Christina_笔记 阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import os import pandas as pd from sklearn import linear_model path = r'D:\新数据\每日收益率' filenames = os.listdir(path) for filename in filenames: print(filename) for i in filenames: e... 阅读全文
posted @ 2019-05-15 09:36 Christina_笔记 阅读(18595) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 在python中可以通过in和not in关键字来判读一个list中是否包含一个元素 阅读全文
posted @ 2019-02-18 11:39 Christina_笔记 阅读(7935) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集,并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 参数详解: X/ feature: 特征/自变量 y / label: 标签/因变量 train_size: 训练集数所占比例 test_size: 测试集数所占比例 ra 阅读全文
posted @ 2019-01-17 17:58 Christina_笔记 阅读(3722) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 此错误神奇之处是每次第一次运行不会报错,第二次、第三次第四次。。。。就都报错了。关掉重启,又不报错了,运行完再运行一次立马报错!搞笑! 折磨了我半天,终于被我给解决了! 问题解决来源于这边博客:https://blog.csdn.net/m0_37870649/article/details/794 阅读全文
posted @ 2019-01-17 17:34 Christina_笔记 阅读(5033) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 小编我在安装tensorflow和keras的过程中,安装进程太慢,小木棍一直在转圈。。。抓狂。。。 如何解决??? 使用清华提供的anaconda镜像,使用以后真的很快! Anaconda 镜像使用帮助 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, W 阅读全文
posted @ 2019-01-15 17:33 Christina_笔记 阅读(13071) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据规整化:合并、清理、过滤 pandas和python标准库提供了一整套高级、灵活的、高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式! 本篇博客主要介绍: 合并数据集:.merge()、.concat()等方法,类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作。 合并数据集 1) merge 函数 参数 阅读全文
posted @ 2019-01-04 16:43 Christina_笔记 阅读(1331) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: python之sys模块详解 sys模块功能多,我们这里介绍一些比较实用的功能,相信你会喜欢的,和我一起走进python的模块吧! sys模块的常见函数列表 sys.argv: 实现从程序外部向程序传递参数。 sys.exit([arg]): 程序中间的退出,arg=0为正常退出。 sys.getd 阅读全文
posted @ 2019-01-02 16:27 Christina_笔记 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作用:将分类型数据转换成连续的数值型变量。即是对不连续的数字或者文本进行编号。 补充: 标签编码完成后一般都需要再进行一次one-hot编码,变成只包含0和1的数据。 如果变量含有顺序,如:优、良、差。可以省略one-hot编码。 阅读全文
posted @ 2018-12-25 14:24 Christina_笔记 阅读(1152) 评论(0) 推荐(0) 编辑