lxx199603的博客

我总感觉csdn里面编辑文本怪怪的，比如上下箭头按键不好用、backspace键删除一行不好用、ie浏览器里出现奇怪的文本框、时不时出现键入位置偏移之类的奇怪错误，可能是我电脑的原因，下回换个电脑试一下。但总之就我码了这么多博客（虽然总共没码多少字）的经验来说，csdn的用户写作体验绝对是差评、差评、差评。 逻辑回归与线性回归的联系与区别 线性回归是用于回归问题，y是连续值； 逻辑回归是用于...

有监督/无监督学习 泛化能力、过拟合、欠拟合、方差、偏差 交叉验证 线性回归的基本形式 线性回归的损失函数、代价函数 线性回归的梯度下降法 R方、常用优化方法 sklearn的线性回归 LinearRegression()的参数 fit_intercept=True 默认要计算截距项，否则不计算截距项（数据已经中心化）。 normalize=Fal...

信息论基础 决策树的局限性：决策边界是横平竖直的，与坐标轴平行的；对个别样本点很敏感。 回归树 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor bost...

类别变量 文本转换为数值（一列类别变量） 适用于有序变量（小学、初中、高中、大学；差、中、良、优…） from sklearn.preprocessing import LabelEncoder df = pd.DataFrame([[2,'aa'],[3,'ss'],[33,'aa'],[43,'dd'],[66,'dd']]) # 这个类没什么参数，可以一行代码解决战斗 df[1]...

特征缩放 标准化 使数据服从标准正态分布，均值为0，方差为1。 做数据挖掘，pandas和numpy库肯定是要引入的，这里就省略了。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler import warnings warnings.filterwarnings("ignore") mydata = pd.DataFrame([[-1,2...