这次以非线性转换(Nonlinear Transformation)为例，分别通过对多项式次数的选择和regularization避免过拟合，还通过model selection来提高识别能力。
（一）非线性模型原来的学习模型大多假设两个类别是线性可分的，所以找到了一条直线或一个线性空间平面可以将两个类别进行分类，但是一些情况下会出现线性不可分的情况。或者进行回归预测的过程中，不能用一条直线来拟
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2024-01-12 12:17:30
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sklearn.model_selection.learning_curveSee examples/model_selection/plot_learning_curve.py 用学习曲线 learning curve 来判别过拟合问题 本文结构：学习曲线是什么？怎么解读？怎么画？ 学习曲线是什么？ 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型
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2024-08-13 13:15:55
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成功解决model_selection\_search.py:584: DeprecationWarning: "fit_params" as a constructor argument was d目录解决问题解决思路解决方法解决问题model_selection\_search.py:584: Deprecation...
原创
2022-04-24 10:35:19
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强大的sklearn库可以解决的问题：train_test_split返回切分的数据集train/testtrain_test_split(*array,test_size=0.25,train_size=None,random_state=None,shuffle=True,stratify=None)*array：切分数据源（list/np.array/pd.DataFrame/scipy_s
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2023-11-30 17:06:17
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成功解决This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all目录解决问题解决思路解决办法解决问题This module was deprecated in version 0.1...
原创
2022-04-24 10:46:56
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成功解决This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all目录解决问题解决思路解决办法解决问题This module was deprecated in version 0.1...
原创
2021-06-16 22:15:53
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导读作为一名数据分析师，当我初次接触数据分析三剑客（numpy、pandas、matplotlib）时，感觉每个库的功能都很多很杂，所以在差不多理清了各模块功能后便相继推出了各自教程（文末附链接）；后来，当接触了机器学习库sklearn之后，才发现三剑客也不外如是，相比sklearn简直是小巫见大巫；再后来，又开始了pyspark的学习之旅，发现无论是模块体积还是功能细分，pyspark又都完爆s
成功解决model_selection\_search.py:761: DeprecationWarning: The grid_scores_ attribute was deprecated in目录解决问题解决思路解决方法解决问题sklearn\model_selection\_search.py:761: Dep...
原创
2022-04-24 10:37:15
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成功解决model_selection\_search.py:761: DeprecationWarning: The grid_scores_ attribute was deprecated in目录解决问题解决思路解决方法解决问题sklearn\model_selection\_search.py:761: Dep...
原创
2021-06-16 21:40:14
284阅读
1.主要功能如下：1.classification分类
2.Regression回归
3.Clustering聚类
4.Dimensionality reduction降维
5.Model selection模型选择
6.Preprocessing预处理2.主要模块分类：1.sklearn.base: Base classes and utility function基础实用函数
2.sklear
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2023-10-11 19:03:57
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1.它的功能与 linux 的 epoll，还是 select 模块, poll 等类似；实现高效的 I/O multiplexing , 常用于非阻塞的 socket 的编程中。1.1 内部类模块定义了一个 BaseSelector的抽象基类， 以及它的子类，包括：SelectSelector， PollSelector, EpollSelector, DevpollSelector, Kque
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2024-07-01 16:33:24
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成功解决model_selection\_search.py:584: DeprecationWarning: "fit_params" as a constructor argument was d目录解决问题解决思路解决方法解决问题model_selection\_search.py:584: Deprecation...
原创
2021-06-16 21:40:10
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http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~ywteh/teaching/npbayes/mlss2007.pdfhttp://mlg.eng.cam.ac.uk/tutorials/07/ywt.pdfmodel selection 就是说 model有很多参数，参数空间组成了很多不同的model，model selection就是选择一个最合适的paramerter。model
原创
2023-06-29 10:06:33
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Regularization and model selection
假设我们为了一个学习问题尝试从几个模型中选择一个合适的模型。例如，我们可能用一个多项式回归模型hθ(x)=g(θ0+θ1x+θ2x2+…θkxk)，我们需要设定一个合适的阶数k，怎样才能决定这个阶数k，以使得最终模型的bias与variance之间能够达到某种平衡，或者，在locally weighted regression
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2015-09-25 18:56:00
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PRML系列：1.3 Model Selection模型选择模型选择一般采用交叉验证，本节提到了S-fold cross-validati
原创
2023-07-10 16:14:53
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文章目录一、项目开发功能模块划分1.功能划分2.对象功能分析二、开发环境及其版本三、db包四、core包六、lib包七、interface包七、conf包八、start总结 一、项目开发功能模块划分1.功能划分包/文件功能interface登录、注册、选课等接口core注册、登录、选课核心功能db存放注册的用户数据lib存放编写的公共方法文件conf存放配置文件readme.txt项目文档req
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2024-04-18 06:08:07
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Python sklearn模型选择、使用那些事儿一. 主要功能1.classification 分类
2.Regression 回归
3.Clustering 聚类
4.Dimensionality reduction 降维
5.Model selection 模型选择
6.Preprocessing 预处理二. 常用模块1.sklearn.model_selection:
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2023-10-14 01:45:30
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from sklearn.model_selection import StratifiedKFoldX = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2],
原创
2022-07-19 11:52:17
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缘由 之前写socket的CS模型代码，都是利用最原始的多线程方式。服务端是主线程，接到客户端的连接请求就从线程池中获取一个线程去处理整个socket连接的所有操作，虽然在连接数较短的情况下没有什么影响，但是当连接数很大的情况下，线程的切换和线程池的大小问题就明显起来了。问题 应该存在一种方式可以让一个线程去处理多个连接，在连接有事情做的时候才过去处理，不然的话线程就挂起，让线
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2023-10-10 15:02:13
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sklearn提供了许多包来进行机器学习，只是很多不去了解的话，到使用的时候就会手忙脚乱根本不会去用，所以这里整理一下，这里整理的顺序是个人想要了解的顺序。在一开始对这个工具毫无概念的话，可以尝试阅读：User Guide，一般浏览器（如谷歌）提供页面翻译成中文的方法，当对某些概念不明确，可换回英文再看看。0、整体机器学习篇：sklearn.datasets机器学习篇：sklearn.model_
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2024-05-08 20:52:07
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