摘要：
常用Linux命令：cd, cp, ls, mkdir, mv, rm, su, uname 阅读全文
摘要：
“/”：表示根目录，在windows系统下表示某个盘的根目录，如“E:\”；
“./”：表示当前目录；（表示当前目录时，也可以去掉“./”，直接写文件名或者下级目录）
“../”：表示上级目录。 阅读全文
摘要：
在将sklearn中的模型持久化时，使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None)将各个步骤串联起来可以很方便地保存模型。 阅读全文
摘要：
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8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset
一个不平衡的两类数据集，使用准确率（accuracy）作为模型评价指标，最后得到的准确率很高，感觉结果很棒大功告成了，但再看看混淆矩阵（confusion matrix）或者少数类（样本数量少的这一类）的召回率（recall），你的心可能就拔凉拔凉的。你可能会发现少数类的样本几乎完全分错，即模型将样本基本预测为了多数类（样本数量多的一类）。 阅读全文
摘要：
准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标（evaluation metrics），而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关，前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到，AUC值则要通过ROC曲线进行计算，而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切，所以在了解这些评价指标之前，先知道什么是混淆矩阵很有必要，也方便记忆。 阅读全文