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得到APP 《何帆的北大讀書俱樂部》老師推薦書單完整版注：帶序號為選讀書，不帶序號為精讀書 第一單元 蘇格拉底之道 柏拉圖，《蘇格拉底的申辯》 1、色諾芬，《回憶蘇格拉底》 2、柏拉圖，《游敘弗倫》《拉凱斯篇》《會飲篇》《理想國...
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注：帶序號為選讀書，不帶序號為精讀書 第一單元 蘇格拉底之道 柏拉圖，《蘇格拉底的申辯》 1、色諾芬，《回憶蘇格拉底》 2、柏拉圖，《游敘弗倫》《拉凱斯篇》《會飲篇》《理想國...
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機器學習模型4 Logistic回歸-基于Python sklearn的實現
1、模型原理 （另一臺電腦上，待補充）回顧下線性回歸的損失函數，由于線性回歸是連續的，所以可以使用模型誤差的的平方和來定義損失函數。但是邏輯回歸不是連續的，自然線性回歸損失函...
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機器學習基礎理論-1 正則化
為解決過擬合問題，加入正則化項或者規則項，對模型的復雜程度進行懲罰，讓模型更加簡單。 規則化函數Ω(w)通常可以選擇L1、L2范數。 λ 在這里我們稱做正則化參數。它是用來平...
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機器學習模型3 樸素貝葉斯-基于Python sklearn的實現
1、模型原理 。 2、計算步驟： 。但由于很多樣本取值在訓練集中根本沒有出現，即很多P(x│c)=0，因此直接使用頻率來估計P(x│c) 顯然不可行，因為"未被觀測到"與"出...
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Python numpy創建初始數組：zeros（）、ones（）、empty（）
轉載于 Python numpy函數：zeros（）、ones（）、empty（） 在給數組賦初始值的時候，經常會用到0數組，而Python中，我們使用zero（）函數來實現...
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機器學習-用循環來測試出最好的參數設置
調用sklearn中現有的機器學習函數包，往往都會有很多參數設置，如knn中，你需要選擇k的數值，需要選擇距離計算方法，需要選擇是不是要按照距離遠近給不同點的不同的權重，等等...
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使用sklearn報錯ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead
在對模型進行預測時，如使用sklearn中的KNN模型， 會報錯 ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:Re...
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Python 基本操作- 數據選取loc、iloc、ix函數
loc中的數據是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中數據是int整型，所以是Python默認的前閉后開 一、loc函數 構建數據集df loc函數主要通過行標簽索引行數...
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Python 基本操作- 類別變量轉化
一、類別變量中“有序”和“無序”的區分 類別變量轉化為數字，需要區分是否是有序類別，如 male和female，就是無序的，應該轉化成(1,0)和(0,1)，但衣服大小，M，...
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讀《看見》有感
以前沒了解過柴靜，她拍的蒼穹之下也一直沒看，只是隱約知道有這么個女媒體人，現在《看見》這本書看完了也只是對她有了一個基本的認識。 以往讀書，不愛看帶有作者太多...
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Python數據分析_Pandas04_本地數據的導入導出
主要內容： 導入導出本地數據pd.read_csv()pd.to_csv()pd.read_excel()pd.read_pickle & pd.to_pickle 本地數據...
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機器學習模型2 決策樹-基于Python sklearn的實現1、模型原理 （一）原理 1、原理：引入信息熵（不確定程度）的概念，通過計算各屬性下的信息增益程度（信息增益越大，則意味著使用該屬性來進行劃分所獲得的“純度提升”越大），增益...
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機器學習模型1 K-Nearest Neighbor（KNN）算法-基于Python sklearn的實現
1、模型原理 （一）原理1、原理：是一種常用的監督學習方法，給定測試樣本，基于某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的k個訓練樣本，然后基于這k個“鄰居”的信息來進行預測。也有無...
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機器學習筆記(1)-sklearn概況及API第一部分：sklearn主要模塊和使用方法 1. sklearn的六大板塊： 分類: Classification 回歸: Regression 聚類：Clustering...
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Python 基本操作-安裝/更新包
第一步 win+r 調出命令行第二步 輸入cmd第三步 輸入相關命令 查找一個包的路徑，只需要打印輸出該包的file屬性即可。如查找os包的安裝路徑： 多種方法可...
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Python 基本操作-文件/數據讀取
1、查詢/切換操作目錄 Python有默認執行的操作目錄，可以用以下代碼進行操作目錄切換。 2、路徑的表達方式 三種： 3、文件讀取 （1） open 和 withopen ...
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個人公眾號 柳樹的絮叨叨
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人若無名，專心練劍。
