下士闻道

摘要： fetch_data fetch_mldata默认路径是在scikit_learn_data路径下，mnist的mat文件其实直接放置到scikit_lean/mldata下面即可通过fetch_mldata中获取；当然路径信息其实是fetch_home函数中定义的； 洗牌训练数据 为了避免数据的有序对于训练的影响，有的时候需要对于数据进行随机排列；比如对于7万个手写数字的样本，前... 阅读全文

摘要： 机器学习的评估 PR曲线用于positive类数据占比比较小，或者你更加在意false postion（相比于false negative）；其他情况采用ROC曲线；比如Demo中手写体5的判断，因为只有少量5，所以从ROC上面来看分类效果不错，但是从PR曲线可以看到分类器效果不佳。 y_scores = sgd_clf.decision_function([some_digit]) deci... 阅读全文

摘要： 混淆矩阵（Confusion Matrix） 混淆矩阵是一个列表，里面包含了实际值和判断值的情况。下图是信息更加丰富的一张混淆矩阵图： 作为良好的学习模型，TN和TP值是高的，FP和FN值=0；但是很多场景下FP和FN都不是0，那么怎么评价个分类学习的效果（performance）呢？ Accuracy：全准率 (TP+TN)/total = (100+50)/165 = ... 阅读全文

摘要： 关于画图 在现实数字的时候代码如下： 注意reshape参数里面是长和宽，一定要保证长*宽的值是784；否则就会和数据本身不符，运行报错；（28,28）可过，（1, 784）亦可以通过。 imshow是设置图片的展示，cmap意思是color map，颜色方案，binary代表是白底黑字； 关于图谱 阅读全文