摘要：最简单的例子：原始数据（1000个样本） ↓ ├── 训练验证集（800个样本，80%） │ │ │ ├── 第一步：五折交叉验证找最佳参数 │ │ │ └── 第二步：用最佳参数在整个800个样本上重新训练 │ └── 测试集（200个样本，20%） │ └── 第三步：训练完成后预测一次 1. 阅读全文

摘要：举例： 如下图1所示，已知小明到家时带着一只娃娃，请问他更有可能乘坐了公交还是地铁？ 图1 图2 图3 图4 如图2所示，正方形面积为小明回家方式的所有可能（100%），黄色为公交（P(X)=20%），绿色为地铁（P(Y)=80%）。 如图3-4所示，深黄色面积为通过公交并且抓到娃娃的概率（P(W| 阅读全文

摘要：1、机器学习的核心学习范式 (Core Learning Paradigms) 监督学习 (Supervised Learning)：模型从带有标签的训练数据中学习映射关系（如输入->输出）。主要用于分类和回归任务。 例子：垃圾邮件识别（输入邮件内容，输出是/不是垃圾邮件）、房价预测。 无监督学习 阅读全文

摘要：ML很重要的一点是避免数据泄露的风险： 1、数据预处理造成数据泄露 在数据标准化（如StandardScaler）的时候，如果直接对所有数据（训练集+验证集/测试集）统一计算均值/方差并标准化，训练过程会隐式利用测试集分布信息，导致模型评估结果被高估，失去真实性。 通用防泄露原则​： 🔒 ​黄金法 阅读全文

摘要：最近使用conda 突然出现了这个问题： Error while loading conda entry point: conda-libmamba-solver (No module named 'libmambapy.bindings') 网上看了很多方法，尝试后都没有解决。 最后，在执行以下命 阅读全文

摘要：scaler = StandardScaler().fit(X_train)X_train_scaled = scaler.transform(X_train)X_val_scaled = scaler.transform(X_val)和scaler = StandardScaler() X_tra 阅读全文

摘要：##Code Description: Statistics of attendance records（基于从打卡机导出的Excel表格，统计每个人每天的打卡时长，以及总打卡时长，将结果放入一个新的Excel表中）##Author: RuichaoMao##Date: 4-16-2024impor 阅读全文

摘要：见 https://blog.csdn.net/weixin_45936544/article/details/137667693?spm=1001.2014.3001.5501 阅读全文

摘要：获取 Scikit-Learn 中监督学习模型的方法： from sklearn.utils import all_estimators # 获取所有 Scikit-Learn 模型的列表 all_models = all_estimators(type_filter='classifier') + 阅读全文

摘要：通过结合方差阈值、特征相关性分析、单因素统计测试、递归特征消除和特征重要性等特征选择方案，在减少特征数量的同时，最大限度地保留对目标变量的关键信息，从而提升模型的效率、可解释性，并防止过度拟合的发生。 一、特征相关性分析 计算各个特征之间的相关性（可用皮尔逊相关系数）。如果有相关系数较高的两个特征， 阅读全文

摘要：一、特征缩放的定义，原因 特征缩放（feature scaling）是在机器学习中常用的数据预处理步骤，是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。 为什么要特征缩放？考虑一下 kNN 算法，如果我们有两个特征，特征 A 的取值范围在 [1，10]，特征 B 的取值范围在 [1, 100000]。那么在 阅读全文

摘要：从机器学习谈起 原文链接 在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前 阅读全文

摘要：交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓 阅读全文

摘要：2024.1.28更新：主要对红色部分进行了更新。以避免当xyz坐标的数值连在一起时，使用split函数会导致index的数量不确定，进而造成后续提取元素超出index。 #python3 for add ACENME#ruichaomao,2022.1.4pro_list = ['ALA','AR 阅读全文

摘要：问题：一个python脚本test.py，内含while True循环。想让这个while True循环永远在后台运行。 如果在终端直接 python test1.py & ，脚本正常运行，但是此时关闭ssh终端，脚本将会推出。 解决： 1、通过 nohup ./proc_source.py > n 阅读全文

只有注册用户登录后才能阅读该文。

摘要：*一些操作： 运行R脚本：source (“Rscript”) 当前目录下的文件：dir() *画图 ########R语言画图 ###RMSD getwd() file <- read.csv("backbone_rmsd.csv",sep='',header = FALSE) options(m 阅读全文

摘要：（1）一个python环境中需要有一个解释器（python2和python3），一个包集合（自带包和第三方包，后者一般通过pip下载）。 （2）常用命令首先激活anaconda才能使用: conda activate *Conda --version #查看版本 *conda create --na 阅读全文

摘要：7、Writelines可以把一个列表挨行写进文件 6、函数startswith，判断开头 5、接收命令行中的参数>>>>argparse模块 参考： https://www.cnblogs.com/yymn/p/8056436.html 4、format格式化 输入： 输出： 3、if __nam 阅读全文

摘要：到目前为止，在我们的程序中，我们都是根据操作数据的函数或语句块来设计程序的。这被称为 面向过程的 编程。还有一种把数据和功能结合起来，用称为对象的东西包裹起来组织程序的方法。这种方法称为 面向对象的 编程理念。在大多数时候你可以使用过程性编程，但是有些时候当你想要编写大型程序或是寻求一个更加合适的解 阅读全文