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>>>a=1 >>>b=a >>>a=a++1 >>>print b 1 >>>a=[1,2,3] >>>b=a >>>a.append(4) >>>print b [1,2,3,4] 阅读全文
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https://www.cnblogs.com/xqnq2007/p/7429584.html 当使用python编程时，编码问题一直很让人头疼，程序中经常会碰到如下错误提示： UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x?? in p 阅读全文
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https://blog.csdn.net/qq_34706955/article/details/80807091 https://blog.csdn.net/qq_34706955/article/details/80807091 Spyder(Scientific PYthon Develop 阅读全文
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Q:Python是一款解释型语言 A:https://blog.csdn.net/u012184539/article/details/81348780 计算机是不能理解高级语言的，更不能直接执行高级语言，它只能直接理解机器语言，所以使用任何高级语言编写的程序若想被计算机运行，都必须将其转换成计算机 阅读全文
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R语言几乎专注于统计分析，其第三方包无数，有着统计学的深度以及各学科统计分析应用的广度。R语言作为正统统计学软件，数据分析则是其应有之义，R语言算是与Matlab、SAS在同一起跑线上。当Python开始涉足数据分析领域时，其便渐渐形成了与R语言分庭抗礼的趋势：有着更深互联网基因的Python要比更 阅读全文
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在一般认知中，用模型对测试集进行分类预测，结果应该是X或者X'（也可以说是或者否）。根据混淆矩阵算出TP、FP、TN、FN，进一步算出TPR、FPR。一个测试集只会有一对TPR/FPR值，那么ROC曲线就只会有一个点，何谈曲线之说？难道是用多个测试集得到多对TPR/FPR值，来绘制ROC曲线吗？实则 阅读全文
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我们都知道机器学习要建模，但是对于模型性能的好坏我们并不知道是怎样的，很可能这个模型就是一个差的模型，对测试集不能很好的预测。那么如何知道这个模型是好是坏呢？必须有个评判的标准，需要用某个指标来衡量，这就是性能度量的意义。有了一个指标，就可以对比不同模型了，从而知道哪个模型更好，或者通过这个指标来调 阅读全文
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AdaBoost：Adaptive Boosting（自适应提升），是Boosting系列算法的典型代表。AdaBoost简单来讲，就是多个弱分类器，可能基于单层决策树，也可能基于其他算法；前一个弱分类器得到一个分类结果，根据它的错误率给这个分类器一个权重，还要更新样本的权重；基于这个权重矩阵，再去 阅读全文
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随机森林（Random Forest，简称RF）是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树。假设现在针对的是分类问题，每棵决策树都是一个分类器，那么N棵树会有N个分类结果。随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终输出。它可以很方便的并行训练。 森林表示决 阅读全文
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机器学习的一大方法分支——集成学习（Ensemble Learning） 集成学习的思想是将若干个个体学习器组合之后产生一个新学习器。也可以说集成学习就是训练若干个个体学习器（大多数文章称为弱学习器），通过一定的结合策略，最终形成一个强学习器，以达到博采众长的目的。 也就是说集成学习只关注两个问题： 阅读全文