10 2017 档案
摘要：在我们对于有很多特征值数据处理时，往往需要找到特征值对于结果Y权重最大的几个，便于做降维。 于是我们可以用以下这段代码： GitHub：https://github.com/chenjunhaolefa/AI/blob/master/MachineLearning/FeatureSelection.
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摘要：在函数中加入一个正则项： 三种方式： 一、Ridge回归（岭回归）： 优点：具有较高的准确性、鲁棒性以及稳定性 缺点：求解速度慢 二、Lasso回归： 优点：求解速度快（原理降维计算，把数据维度中存在的噪音和冗余去除） 缺点：相比Ridge回归没有较高的准确性、鲁棒性以及稳定性 三、弹性网络： 特点
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摘要：#coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy.lib.scimath import logn from math import e import matplotlib as mpl #防止中文乱码问题 mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei'] ...
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摘要：用代码证明朴素贝叶斯： 一、先从一个实际问题出发： 条件：碗1中有30个香草曲奇饼干和10个巧克力饼干，碗2中有上述饼干各20个。 问：闭上眼随机拿一块，从碗1中拿到香草曲奇的概率是多少？ 公式：P(B|A) = P (A|B) * P(A) / P(B) 从碗1中拿到香草曲奇的概率 = 在碗1中得
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摘要：一.Mac需要先下载simhei.ttf字体并安装，之后按照下面步骤首先将simhei.ttf拷贝到~python安装路径/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf目录中； 链接: https://pan.baidu.com/s/1hsGhxmG 密码:
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摘要：应用问题：求下列数据中时间与功率的关系？ 已知数据如下（数据之间以;号隔开）： 数据：日期、时间、有功功率、无功功率、电压、电流、厨房电功率、洗衣机电功率、热水器的电功率 Date;Time;Global_active_power;Global_reactive_power;Voltage;Glob
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摘要：https://www.bilibili.com/video/av8727109/?from=search&seid=14538496372371687050
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摘要：一、网站：http://www.numpy.org/ 二、常用方法 1.创建一个多维数组 例子：a=np.arange(15).reshape(3, 5) #创建一个3行5列，包含15个元素的二维数组 打印结果：[[ 0, 1, 2, 3, 4],[ 5, 6, 7, 8, 9],[10, 11,
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摘要：一、引入json包二、# 使用json模块将序列转换为json字符串，ensure_ascii表示不考虑asii,encoding表示转换编码 # json.dumps进行序列化对中文默认使用ascii编码 # 想要输出真正的中文就需要指定ensure_ascii为false 代码：json.dum
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摘要：一、添加新文件到本地仓库： git add test.py 添加所有改动过的文件到本地仓库： git add . 二、提交新文件到本地仓库： git commit -m "update" 三、查看git 仓库状态： git status 四、提交到github远程仓库中： git remote ad
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摘要：前置条件：github.com 注册账号 记住密码后面搞key时，命令行要输入验证生成id_rsa.pub 一、安装git 二、在本地电脑中创建一个文件夹目录作为之后的 git工作环境 三、命令行模式进入该文件夹 四、输入 git init 对文件进行初始化 五、 创建git ssh key的公钥，
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