摘要：
一、关于特征选择 主要参考连接为：参考链接，里面有详细的特征选择内容。 介绍 特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正 阅读全文
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参考链接： https://www.jianshu.com/p/d5339d04aa17 https://blog.csdn.net/iamcfb_/article/details/86853836 https://www.cnblogs.com/cloud-ken/p/9329703.html 阅读全文
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一、tensorflow命名空间 1、什么是命名空间 命名空间可以看成是一个集合，我们可以在里面创建变量，里面存放着的变量就是它的元素。例如我们定义一个命名空间命名为space，然后定义变量V1、V2，则我们就创建了一个有变量V1、V2的命名空间。不同命名空间的变量互不影响。 2、命名空间的作用： 阅读全文
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建议：可以查看吴恩达的深度学习视频，里面对这几个算法有详细的讲解。 一、指数加权平均 说明：在了解新的算法之前需要先了解指数加权平均，这个是Momentum、RMSprop、Adam三个优化算法的基础。 1、指数加权平均介绍： 这里有一个每日温度图（华氏摄氏度℉），右边是每日温度，$\theta _ 阅读全文
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一、过拟合与正则化作用 1、先了解什么是过拟合 了解什么是过拟合问题，以下面图片为例，我们能够看到有两个类别，蓝色是分类曲线模型。 欠拟合：图1分类，不能很好的将X和O很好的分类，属于欠拟合。 正拟合：图2有两个X被误分类，但是大部分数据都能很好的分类，误差在可接受范围内，分类效果好，属于良好的拟合 阅读全文
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使用logging提供的模块级别的函数记录日志： 实例1：日志保存到文件 这里参数filename、stream、handlers不能同时配置，否者报错ValueError异常。 参数format的传入只能为字符串，不能为logging.Formatter()对象。 实例2：日志添加handlers 阅读全文
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文章非原创，搬运自@云游道士博客: https://www.cnblogs.com/yyds/p/6901864.html 另外，这篇文章可以作为参考： https://www.jianshu.com/p/7b5e4752932e 本节内容 一、日志相关概念 日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事 阅读全文
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-10, 20, 50, True) y = 2 * x + 5 # 一、画散点图 plt.scatter(x,y,s=40,c='Orange',edgecolor 阅读全文
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1、相关库： sklearn中分类树与回归树用到的类不同，对于分类树：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier；对于回归树：sklearn.tree.DecisionTreeRegressor。 两者的参数区别如下表（搬运于https://www.cnblogs.com 阅读全文
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说明： 通过sklearn库进行数据集标准化，对训练数据做预处理，对测试集做同样的标准化。 1、通过函数scale() 函数介绍： 代码实例 ： 运行结果： 2、通过创建类StandardScaler 在skleran库中除了用函数方法，还可以使用sklearn.preprocessing.Stan 阅读全文