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RSS订阅原创 纪念自己第一次跑通CNN(结构化数据)
import torchfrom torch import nn import importlib from torchkeras import Model,summaryclass Net(Model): def __init__(self): super(Net, self).__init__() #设置padding_idx参数后将在训练过程中将填充的token始终赋值为0向量 self.conv = nn.
2021-07-21 17:11:56
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原创 集成学习中投票法与bagging
投票法投票法分为： 硬投票：主要是用以对结果进行一个少数服从多数 软投票：主要是以模型所运行出来的概率进行一个计算用在回归上 则是以平均值进行赋值。用在分类上就只要是以少数服从多少。本文在投票法的评分以F1得分进行计算。实例导入所需要的包import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.linear_model im
2021-04-14 15:12:09
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原创 对于sklearn上对于决策树了解（有问题欢迎补充）。
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier (criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None,random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurit
2020-12-06 21:16:08
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原创 对于决策树上graphviz图像上的数值讲解
本题主要是以sk-learn中的红酒案例来说明内部分支上第一个为分类点entropy为信息熵即不纯度(不纯度越低越好)samples为样本量value为每样样本的样本容量class主要显示出容量多的样本
2020-12-03 15:42:54
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空空如也
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