lipu123

2023年6月14日

摘要：首先我用的是本机的环境： win11 DIrver Version 527.99 CUDA版本 12.0 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230614154142875-1829871848.pn 阅读全文

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踩坑CUDA和CUDNN安装，哭死

摘要： # 1 安装CUDA 博主在安装CUDA的时候安装了一个比自己显卡驱动高一个版本的CUDA，之后这个高版本的CUDA就把我的显卡驱动给更新了，电脑和显卡驱动不适配，然后电脑黑屏了，就是进入系统就黑屏了，最后还是进入安全模式之后卸载了显卡驱动之后解决了。所以我们再安装CUDA的时候一定要看清楚自己显卡阅读全文

posted @ 2023-06-14 11:20 lipu123 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年6月13日

conda

摘要： # 1 conda 更改清华镜像具体操作为，在 c盘用户目录下会有一个名为 .condarc 的文件。如果没有该文件，Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。阅读全文

posted @ 2023-06-13 16:33 lipu123 阅读(104) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年6月12日

4.6 无监督学习-K-means算法

摘要： # 1 什么是无监督学习 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230612001316098-2079420465.png) - 一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便广告客阅读全文

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2023年6月11日

4.5 模型保存和加载

摘要： # 1 简介 **当训练或者计算好一个模型之后，那么如果别人需要我们提供结果预测，就需要保存模型（主要是保存算法的参数）** # 2 sklearn模型的保存和加载API >from sklearn.externals import joblib >- 保存：joblib.dump(rf, 'tes 阅读全文

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4.4 分类算法-逻辑回归与二分类以及分类的评估方法

摘要： # 1 逻辑回归的简介 ## 1.1 简介 **逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。** ## 1.2 应用场景 - 广告点击率（是否会被点阅读全文

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4.3 线性回归的改进-岭回归

摘要： # 1.带有L2正则化的线性回归-岭回归岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果 # 2.API ``` sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver=" 阅读全文

posted @ 2023-06-11 20:15 lipu123 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑

4.2 线性回归-欠拟合于过拟合

摘要： **问题：训练数据训练的很好啊，误差也不大，为什么在测试集上面有问题呢？当算法在某个数据集当中出现这种情况，可能就出现了过拟合或者欠拟合的现象。** # 1. 什么是过拟合与欠拟合 **欠拟合(学习的特征太少了，预测不准)** ![image](https://img2023.cnblogs.co 阅读全文

posted @ 2023-06-11 20:02 lipu123 阅读(29) 评论(0) 推荐(0) 编辑

4.1 线性回归-线性模型

摘要： # 1 回归问题 >**什么是回归问题目标值连续型的数据** **应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子** # 2 什么是线性回归 ## 2.1 定义 >**线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征阅读全文

posted @ 2023-06-11 19:23 lipu123 阅读(46) 评论(0) 推荐(0) 编辑

4.0 回归与聚类算法（简介）

摘要： ``` 说明线性回归的原理应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式说明线性回归的缺点说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处说明正则化对于权重参数的影响说明L1和L2正则化的区别说明逻辑阅读全文

posted @ 2023-06-11 00:22 lipu123 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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