發(fā)簡(jiǎn)信
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Numerical optimizers for Logistic Regression全文轉(zhuǎn)載自Numerical optimizers for Logistic Regression原網(wǎng)頁(yè)看不了公式顧將全文進(jìn)行了轉(zhuǎn)載 In th...
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Matplotlib繪制動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)曲線(xiàn)的方法改進(jìn)很多時(shí)候，我們需要實(shí)時(shí)的繪制曲線(xiàn)，如實(shí)時(shí)的繪制串口接收到的數(shù)據(jù)。最先想到的解決策略是類(lèi)似于Matlab種的drawnow函數(shù)。 在python中...
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scikit-learn 自定義 可加入 Pipeline的變換
Part 1 步驟 首先，需要sklearn.base中的兩個(gè)類(lèi)BaseEstimator和TransformerMixin 其次，定義自定義變...
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藍(lán)皮書(shū)系列之 樸素貝葉斯李航的藍(lán)皮書(shū)《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》，可謂是機(jī)器學(xué)習(xí)的中文經(jīng)典。其中所設(shè)計(jì)的一些算法，是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。這篇博文將要講述藍(lán)皮書(shū)中的第四章樸素貝葉斯法。 ...
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藍(lán)皮書(shū)系列 之感知機(jī)感知機(jī)作為最經(jīng)典的學(xué)習(xí)算法，其基本原理就不再冗述。本片文章對(duì)藍(lán)皮書(shū)P33~34頁(yè)的對(duì)偶算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。 Part i 算法詳解 ========...
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【scikit-learn】GridSearchCV 在windows中并行計(jì)算出錯(cuò)的問(wèn)題先說(shuō)下環(huán)境：Win10+spyder+py3.6 控制CPU個(gè)數(shù)的參數(shù)n_job當(dāng)設(shè)置為1時(shí)程序能夠正常運(yùn)行。 但是當(dāng)n_job>1或者n_jo...
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Ensemble Learning and Dimensionality Reduction【Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow 】
Chapter 7 Ensemble Learning If you have trained five different models o...
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python 周問(wèn)題總結(jié)（三）
2017.10.15~2017.10.22把一周實(shí)際編程時(shí)，報(bào)錯(cuò)的地方進(jìn)行了歸納總結(jié)。以及如何解決這些錯(cuò)誤。 Q1 在獨(dú)立窗口顯示figure ...
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Python學(xué)習(xí)——決策樹(shù)中純度算法的實(shí)現(xiàn)
決策樹(shù) 決策樹(shù)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)基礎(chǔ)算法，該算法有著諸多的優(yōu)點(diǎn)。在python中實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)，現(xiàn)階段都已經(jīng)集成中到了機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)sklearn中...