sklearn学习笔记
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guang_mang
故事的开头总是这样，适逢其会，猝不及防。故事的结局总是这样，花开两朵，天各一方
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sklearn学习笔记-《超参数优化方法》
超参数：学习器模型中一般有两种参数，一种参数是可以从学习中得到，还有一种无法靠数据里面得到，只能靠人的经验来设定，这类参数就叫做超参数。优化超参数:参数空间是由1.一个回归器或者一个分类器2.一个参数空间3.一个搜索或者采样机制来获得候选你参数4.一个交叉验证机制5.一个评分函数有两种优化超参数的方法1.网格搜索（GridSearchCV）#co原创 2017-07-24 12:00:27 · 9744 阅读 · 2 评论 -
sklearn学习笔记-《模型验证方法》
模型验证方法1.学习率曲线（learn_curve）2.交叉验证得分（cross_val_score）3.验证曲线（validation_curve）一.学习率曲线计算指定的学习器模型在不同大小的训练集上经过交叉验证的训练得分和测试得分首先，用一个交叉验证生成器划分整体数据集K次，每一次划分都有一个训练集和测试集。然后从每次划分的训练集中拿出若干个数量不断增加的原创 2017-07-24 16:49:24 · 2476 阅读 · 0 评论 -
sklearn 中的算法选择图（中文）
经过翻译的sklearn算法选择路径图原创 2017-06-24 10:55:08 · 6411 阅读 · 2 评论