kazhaxi的博客

原创 tf.variable_scope 和 tf.name_scope

这两个函数在大部分情况下是等价的，唯一的区别是在使用tf.get_variable函数时。tf.get_variable函数不受tf.name_scope的影响。# tf.variable_scopewith tf.variable_scope('foo'): a = tf.get_variable('bar',[1]) print(a.name)#结果为foo/bar:0# tf.name_scopewith tf.name_scope('a'): a=tf.Varia

原创 Python中“if __name__==‘__main__‘:”理解与总结

if name==‘main’ 的作用：代码的规范性该语句像是一个标志，象征着Java等语言中的程序主入口，告诉其他程序员，代码入口在此。锁定语句当我们把模块A中的代码在模块B中进行import A时，只要B模块代码运行到该import语句，模块A的代码会被执行。如果在模块A中，我们有部分的代码不想在被导入到B时直接被运行，但在直接运行A时可直接运行，可以将这些语句加在A模块的：if name==‘main’: 下。参考：https://www.cnblogs.com/chenhu

原创 GridSearchCV

来源：https://blog.youkuaiyun.com/woaixuexihhh/article/details/84702233from sklearn.model_selection import GridSearchCVparam_grid = {'svc__C': [1, 5, 10], 'svc__gamma': [0.0001, 0.0005, 0.001]}grid = GridSearchCV(model, param_grid)print(Xtrain.sh

转载 将Pandas的DataFrame转化成ndarray类型

https://blog.youkuaiyun.com/jinguangliu/article/details/78538748as_matrix()方法可以指定获取的列；values属性将使用所有的列转换为ndarray对象，等同与无参数的as_matrix()；array()接受将DataFrame对象作为参数创建ndarray对象。...

原创 如何判断数据是否符合正态分布

网址：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45743162/article/details/1135206491、Q-Q图2、直方图3、shapiro检验

原创 2021-04-23

求互信息1、sklearn.metrics.mutual_info_score2、自定义函数def hxx(x, y): size = x.shape[-1] px = np.histogram(x, 256, (0, 255))[0] / size py = np.histogram(y, 256, (0, 255))[0] / size hx = - np.sum(px * np.log(px + 1e-8)) hy = - np.sum(py * np.l

原创 MSE、RMSE、MAE、R2_score

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wade1203/article/details/98477034

原创 python 条形图

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36939840

原创 mathtype空心字母的输入

https://www.mathtype.cn/jiqiao/shuru-kongxinzi-huatizi.html1、样式----自定义----文本下拉菜单中找到Eulid Math Two----确定2、选中要更改的字母，样式----文本

原创 openyxl

https://blog.youkuaiyun.com/ykz_zzz/article/details/102670453在xlsx中写入数据

原创 三种不同的随机种子

来源：https://blog.youkuaiyun.com/duanlianvip/article/details/95493362

原创 数据三维可视化

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax = plt.axes(projection='3d')ax.scatter3D(reduced_gen[:, 0], reduced_gen[:, 1], reduced_gen[:, 2], cmap='Greens')ax.scatter3D(reduced_orig...

原创 调参工具：Hyperopt

机器学习模型调参方法有三种：1、网格搜索（全面但耗时）2、随机搜索（快速但不全面）3、贝叶斯优化https://github.com/hyperopt/hyperopt-sklearn github官方文档https://www.jianshu.com/p/35eed1567463https://blog.youkuaiyun.com/zehui6202/article/details/80...

原创 scikit-learn中的score

它提供了一个缺省的评估法则来解决问题，简要的说，它用你训练好的模型在测试集上进行评分（0~1）。1分代表最好，也有可能会得到负值。clf.fit(X_train,Y_train)print(clf.score(X_test,Y_test))...

原创 matplotlib 作图

1. 加载：import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt 2. 需显示中文字体，要加上：# fname为下载的字体库：SimHei.ttf 字体的存放路径# SimHei.ttf文件要放在当前执行的代码文件中from matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont ......

原创 SVM、SVR学习文章

https://blog.youkuaiyun.com/qq_16633405/article/details/70243030（介绍SVR、SVM的基本知识）https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_rbf_parameters.html#sphx-glr-auto-examples-svm-plot-rbf-parameters-py...

原创 sklearn中的数据集的划分

方法：KFold，GroupKFold，StratifiedKFold，LeaveOneGroupOut，LeavePGroupsOut，LeaveOneOut，LeavePOut，ShuffleSplit，GroupShuffleSplit，StratifiedShuffleSplit，PredefinedSplit，TimeSeriesSplit具体使用见：https://www.bbsma...

原创 numpy.logspace函数

logspac用于创建等比数列通用公式：>>> creat_rray = np.logspace(A,B,C,base=D)>>> creat_rrayarray([ 1., 2., 4., 8., 16., 32., 64., 128., 256., 512.])A: 生成数组的起始值为D的A次方B:生成数...

转载 fit、fit_transform()和transform()

参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38278334/article/details/82971752https://blog.youkuaiyun.com/appleyuchi/article/details/73503282（代码可以看了学习，文字看本页的即可）概述：fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transfor...

原创 axis=0:行从上往下；axis=1:列从左往右

转载 归一化

摘自维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling为什么要进行归一化Since the range of values of raw data varies widely, in some machine learning algorithms, objective functions will not work properly wi...

原创 调用其他文件下的函数或类

1. B.py和A.py在同一个文件夹下（B.py调用A.py）- 调用函数：A.py：def add(x,y): print('和为：%d'%(x+y)) B.py 调用函数：import A A.add(1,2) 或者：from A import addadd(1,2)**- 调用类：**A.py：class A: def __init...

原创 hstack，vstack

np.vstack:按垂直方向（行顺序）堆叠数组构成一个新的数组np.hstack:按水平方向（列顺序）堆叠数组构成一个新的数组具体用法参考：https://www.jianshu.com/p/2469e0e2a1cf若两个数组只有一列，需要将他们按列堆叠时，只能使用hstackx_train_plus = np.vstack((x_train, predict_x)) #x_train...

原创 将numpy数组保存为excel文件

import numpy as npimport pandas as pd# 准备数据data = np.arange(1,101).reshape((10,10))data_df = pd.DataFrame(data) #关键1，将ndarray格式转换为DataFrame# 更改表的索引data_df.columns = ['A','B','C','D','E','F',...

原创 在tensorboard中生成损失函数的折线图

需要在tensorboard中显示的数据下加：tf.summary.scalar('disc_cost',disc_cost)若写有多条 tf.summary.scalar() 代码，则将他们汇总起来：merged = tf.summary.merge_all()在with tf.Session() as sess: 中运行：with tf.Session() as s...

转载 TensorFlow-ckpt-模型的保存和调用

1、保存模型import tensorflow as tfimport numpy as npW = tf.Variable([[1, 2, 3], [3, 4, 5]], dtype=tf.float32, name='weights')b = tf.Variable([[1, 2, 3]], dtype=tf.float32, name='biases')init = tf.glob...

转载 归一化

转自：https://www.cnblogs.com/zhange000/articles/10748906.html数据归一化(Normalization，又称Min-Max Scaling)：数据(x)按照最小值中心化后，再按极差（最大值 - 最小值）缩放，数据移动了最小值个单位，并且会被收敛到[0,1]之间的过程。归一化之后的数据服从正态分布，公式如下：x = (x - min(x))...