wangwei_5201314的博客

import numpy as npa=np.random.randint(0,10,(6,4))print(a)#取第三行第二列print(a[2][1])#第一行到第三行print(a[:3])#取第三行的第二列print(a[2,1])#取第三行，第二行print(a[[2,1]])#取第四行，第一列到第三列print(a[3,:3])#取后两行，前三...

import numpy as npa=np.arange(9).reshape((3,3))print(a)#整体求和print(a.sum())#行相加print(a.sum(1))#列相加print(a.sum(0))#第一行相加print(a[0].sum())#求逆矩阵n1=np.random.randint(0,9,(2,2))print(np.l...

package com.xy.data.modelimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.ml.{Pipeline, PipelineModel}import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegressionimport org.apache.spark....

概念之前，我们介绍过拟合的概念。拟合指的是构建的模型能够符合样本数据的特征。与拟合相关的两个概念是欠拟合与过拟合。欠拟合：模型过于简单，未能充分捕获样本数据的特征。表现为模型在训练集上的效果不好。 过拟合：模型过于复杂，过分捕获样本数据的特征，从而将样本数据中一些特殊特征当成了共性特征。表现为模型在训练集上的效果非常好，但是在未知数据上的表现效果不好。 解决方案如果产生欠拟合，可...