Lv.的博客
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2019年8月9日
Pandas的Categorical Data
摘要： http://liao.cpython.org/pandas15/ Docs » Pandas的Categorical Data类型 15. Pandas的Categorical Data pandas从0.15版开始提供分类数据类型，用于表示统计学里有限且唯一性数据集，例如描述个人信息的性别一般就 阅读全文
posted @ 2019-08-09 14:38 Avatarx 阅读(463) 评论(0) 推荐(0) 编辑
如何用Deepin-wine安装运行win32的程序
摘要： 创建容器 容器就是win32程序运行的环境，可以理解为一个极小的windows，在Linux下面实际对应一个文件目录，如QQ对应的容器目录是~/.deepinwine/Deepin-QQ。 创建容器最简单实用的方法就是将deepin维护的容器拷贝一份，如将QQ的容器拷贝一份到用户目录。cp -r ~ 阅读全文
posted @ 2019-08-09 10:59 Avatarx 阅读(3609) 评论(0) 推荐(1) 编辑
2019年8月7日
梯度下降法（BGD & SGD & Mini-batch SGD）
摘要： 梯度下降法（Gradient Descent） 优化思想：用当前位置的负梯度方向作为搜索方向，亦即为当前位置下降最快的方向，也称“最速下降法”。越接近目标值时，步长越小，下降越慢。 如下图所示，梯度下降不一定能找到全局最优解，可能寻找到的是局部最优解。（当损失函数是凸函数时，梯度下降得到的解一定是全 阅读全文
posted @ 2019-08-07 21:36 Avatarx 阅读(2247) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Python之SGDRegressor
摘要： 实现：# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as npfrom sklearn.linear_model import SGDRegressor__author__ = 'zhen'X = 2 * np.random.rand(100, 1)y = 4 + 3 * 阅读全文
posted @ 2019-08-07 21:35 Avatarx 阅读(838) 评论(0) 推荐(0) 编辑
4.弹性网络（ Elastic Net）
摘要： 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_21904665/article/details/52315642 ElasticNet 是一种使用L1和L2先验作为正则化矩阵的线性回归模型.这种组合用于只有很少的权重非零的稀疏模型，比如:cl 阅读全文
posted @ 2019-08-07 13:29 Avatarx 阅读(8521) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sklearn中的弹性网函数 ElasticNet
摘要： <!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> 语法： ElasticNet(self, alpha=1.0, l1_ratio=0.5, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, max_iter=1000, copy_X= 阅读全文
posted @ 2019-08-07 13:28 Avatarx 阅读(4166) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Qtcreator远程调试出现“The selected build of GDB does not support Python scripting.It cannot be used .."
摘要： 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/aristolto/article/details/77370853 之前使用的是Qt4.7后来换成了Qt5.x，Qtcreator的版本使用4.0，使用中发现Qtcreator远程调试出现“The s 阅读全文
posted @ 2019-08-07 11:57 Avatarx 阅读(2313) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Lasso回归的坐标下降法推导
摘要： <!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> 目标函数 Lasso相当于带有L1正则化项的线性回归。先看下目标函数：RSS(w)+λ∥w∥1=∑Ni=0(yi−∑Dj=0wjhj(xi))2+λ∑Dj=0∣wj∣RSS(w)+λ∥w∥1=∑i=0N(yi−∑j=0Dwjhj(xi))2+λ∑ 阅读全文
posted @ 2019-08-07 11:22 Avatarx 阅读(1608) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Lasso回归算法： 坐标轴下降法与最小角回归法小结
摘要： http://www.cnblogs.com/pinard/p/6018889.html 本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归。 1. Ridge回归的损失函数 在我的另外一遍讲线性回归的文章中，对Ridge回归做了一些介绍，以及什么时候适合用 Ri 阅读全文
posted @ 2019-08-07 11:20 Avatarx 阅读(668) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sklearn.GridSearchCV选择超参
摘要： from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metric 阅读全文
posted @ 2019-08-07 11:12 Avatarx 阅读(277) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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