qq_45698199的博客

原创 变异系数（离散系数）

来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，它是原始数据标准差与原始数据。概率论和统计学中，变异系数又称离散系数，是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为。大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据。CV没有量纲，这样就可以进行客观比较了。平方的算术平均数的算术平方根。

原创 Pytorch(1)：@ 和 *

原创 python基础（3）：列表

有数学运算是要注意操作数类型！

原创 F1 Score及其变体

实际值为正类的所有样本中，预测值也为正类的比例。所有预测值为正类的样本中，预测正确的比例。

原创 python基础（2）：logging---python日志记录工具

指定了日志的写入模式：w是写入模式（先清空之前的日志再写入） a是追加模式。StreamHandler、FileHandler和 NullHandler。函数对日志的输出格式及方式做相关配置。：指定日志消息输出到的文件。：设置日志记录的最低级别。，所以只会输出后三种。：设置日志消息格式。

原创 python基础（1）：格式化字符串

占位符表示变量位置。

原创 交叉验证的一些概念

训练集：训练模型验证集：评估模型，找到一组最优的超参数测试集：测试模型。

原创 F1-Score及其变体

precision和recall的调和平均数。对于二分类，F1-score可以被轻易计算。对于多分类，可以单独计算。的F1-Score。

原创 VGG-经典卷积神经网络

经典卷积神经网络。

原创 吴恩达机器学习笔记（三）

sigmoid function 在信息科学中，由于其单增及反函数单增等性质，常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0~1之间。

原创 吴恩达机器学习笔记（二）

扩展线性回归，以处理多个输入特征；学习一些改进模型训练和性能的方法，如矢量化、特征缩放、特征工程和多项式回归。

原创 吴恩达机器学习笔记（一）

机器学习两种主要类型：监督学习和无监督学习，强化学习也是机器学习的一种类型一种更系统的找到w、b使代价函数最小的算法不是全局最优，是下一步最优学习率(learning rate)：介于0~1之间，控制下坡时步幅的大小w、b初始化的不同，可能会抵达不同的局部最低点。

原创 Python问题记录

修改点：在Human类的构造函数中添加name和gender参数，以便正确调用父类的构造函数。反思：对于继承语法还是不够熟悉。其实还是要弄清楚构造方法，构造方法括号里是要包含全部参数的。