梦在硅谷的博客

1，IPython 简介 它是一个强大的 Python 解释器，相比原生的解释器不仅编码美观、且功能强大，特别是在科学计算方面备受推崇。 2，使用 IPython 编程有着怎样的优势？ （1）支持使用 tab 自动补全，并且可以将操作历史记录直接保存至文件。 （2）IPython 提供了很多的 magic 函数，可以快速的完成一些操作。比如：%run、%edit、%save，还有之前文章中提到的 %time、%timeit 等等都统一称之为 magic 函数也就是魔术函数。 %run D:/test.py

所有的数据集都可以从sklearn.datasets中获得 在评估时，一般使用F1指标，即使用了调和平均数，除了具备平均功能，还会对那些召回率和精血率更加接近的模型给予更高的分数。 分类学习 线性分类器（Linear Classifiers） 线性分类器通过累加计算每个维度的特征与各自权重的乘机来帮助类别决策。  线性分类器是最为基本和常用的模型，一般将其表现性能作为基准，下面的代码中使用...

 考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。      （题外话： 今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了什么？  里面对机器学习阶段的划分很不错，就目前而言我们只要做到前两阶段即可）   ...

聚类有效性指标（Cluster Validity Index，CVI）用于度量聚类的效果。很显然，希望彼此相似的样本在一个簇，彼此不相似的样本尽量在不同的簇。也就是说：同一簇的样本彼此之间相似，不同簇之间的样本尽可能不同。   聚类的性能指标分为两类： 外部指标：该指标由聚类结果和某个参考模型进行比较而获得； 内部指标：该指标由本身的聚类结果而得到，不利用任何参考模型；   外部指标 ...

TensorFlow简介 1.TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。 2.从命名来理解：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味 着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端 的计算过程。 3.：TensorFlow的开发过程中，重点在于构建执行流图。也就是：“Data Flow G...