01 2018 档案
摘要：shutil是对OS中文件操作的补充：移动、复制、打包、压缩、解压。 1.copy文件内容到另一个文件，可以copy指定大小的内容。 shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length=16*1024]) # 注意！fsrc, fdst都是文件对象，需要打开后才能进行复制
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摘要：1.渗透理论是研究随机环境中聚簇现象的理论。 渗透现象刚好出现的概率是临界概率，记做pc。当每条边开通的概率大于pc时，渗透就会出现，开通的概率小于pc，渗透不会出现。 人们在随机图理论的研究中发现节点存在节点集群的临界概率，即网络具有临界概率pc，当不超过pc时，网络由孤立的节点集群组成，当超过p
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摘要：学习曲线函数： from sklearn.learning_curve import learning_curve 调用格式： learning_curve(estimator, X, y, train_sizes=array([0.1, 0.325, 0.55, 0.775, 1. ]), cv=
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摘要：numpy，sklearn提供随机数据生成功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。 1.numpy随机数据生成API numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。API都在random类中，常见的API有： (1).rand(d0
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摘要：from sklearn.model_selection import train_test_split train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data。 语法： X_train,X_test, y_train, y_t
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摘要：cross_val_score 实例 交叉检验（）是一种常用的模型选择方法。 如果给你的样本数据充足，模型选择的一种简单方法是将随机数据切分为训练集（）、验证集（）、测试集（\(test
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摘要：在 梯度提升树(GBDT) 中，对 原理做了总结。本文对 中 的调参做一个总结。 1. sklearn 中 GBDT 的概述 在 中，GradientBoostingClassifier 用于分类，GradientB
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摘要：官网：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_interce
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摘要：sklearn.datasets官网：http://scikit-learn.org/stable/datasets/ sklearn.datasets 模块主要提供一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过 dir 或 help 命令查看，会发现主要有三种形式：load_<dataset_
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