u010814042的博客

一、t检验2. 逻辑回归代码#-*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdimport numpy as npfilename = 'bankloan.xls'data = pd.read_excel(filename)X = data.iloc[:,:8].as_matrix()y = data.iloc[:,8].as_matri

本文主要汇总了知乎的回答[https://www.zhihu.com/question/30643044] ROC曲线的概念：http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7359370 PRC曲线的概念: http://blog.youkuaiyun.com/u012089317/article/details/521565141. 总体介绍ROC：RO

从SNE到t-SNE再到LargeVis，转自http://bindog.github.io/blog/2016/06/04/from-sne-to-tsne-to-largevis

一、预处理1. Binarizer 二值化处理from sklearn.preprocessing import Binarizerimport numpy as np'''数据二值化处理:适用场景：泊松分布，文本数据操作特点：返回对于数值特征的阈值判断'''x_train = np.array([[1,2,-1], [2, 3, -2],

注明: 本文主要参考https://stats.stackexchange.com/questions/29781/when-conducting-multiple-regression-when-should-you-center-your-predictor-varia中的回答一般来说，我们再做线性回归时并不需要中心化和标准化数据。大多数情况下数据中的特征会以不同的测量单位展现，无论有没有中心化

1.梯度爆炸的影响在一个只有一个隐藏节点的网络中，损失函数和权值w偏置b构成error surface，其中有一堵墙，如下所示   损失函数每次迭代都是每次一小步，但是当遇到这堵墙时，在墙上的某点计算梯度，梯度会瞬间增大，指向某处不理想的位置。如果我们使用缩放，可以把误导控制在可接受范围内，如虚线箭头所示2.解决梯度爆炸问题的方法通常会使用一种叫”clip gradients “的方法. 它能

一、 Word2Vec Tutorial1.discrete representation(one-hot)的缺点one-hot vector 不能够表示词之间的相似性，例子如下，motel和hotel是意思相近的两个词，可是两个词的one-hot vector却是正交的。所以我们考虑使用一种维度较低并且有递推关系的向量来表示词，相似的词具有相似的向量。比如语料库有1W个词，如果用one-hot来表

Maxout网络学习原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50414467作者：hjimce一、相关理论   本篇博文主要讲解2013年，ICML上的一篇文献：《Maxout  Networks》，这个算法我目前也很少用到，个人感觉最主要的原因应该是这个算法参数个数会成k倍增加(k是maxout的一个参数)，不过没关系，对于我们来说知识积累

1.聚类任务  聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个”簇“，通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念，这些概念对聚类算法来说是事先未知，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇所对应的概念语义需要由使用者来把握命名。2.性能度量聚类性能度量分为两大类，一类是将聚类结果与某个”参考模型“进行比较，称为”外部指标“；另一类是直接考察聚类结果而不利用任

#-*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdimport numpy as npfilename = 'bankloan.xls'data = pd.read_excel(filename)X = data.iloc[:,:8].as_matrix()y = data.iloc[:,8].as_matrix()from sklearn.li

1.sns调色板使用pal = sns.color_palette()2.打印文件大小print('# File sizes')for f in os.listdir('../input'): if 'zip' not in f: #ljust() 返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至指定长度的新字符串。如果指定的长度小于原字符串的长度则返回原字符串。