这是深度学习笔记第一篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。 有两种方法来计算梯度：一种是计算速度慢，近似的，但很简单的方法（数值梯度），另一种是计算速度快，精确的，但更容易出错的方法，需要用到微积分（解析梯度）。1. Numerical gradient 数值梯度就是根据导数的定义来求解梯度： 在具体实现的时候，只要保证h很小，就可以近似求出精确的梯度值了。下面的这段python
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2023-07-27 22:00:01
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# 用 Python 计算提升度（Lift）的完整教程
提升度是一个用于评估一个变量在另一变量特定值下是否具有显著影响的指标。在数据挖掘和机器学习中，提升度常用于衡量分类模型的性能。本文将带你一步一步地学习如何使用 Python 计算提升度。通过以下流程，你可以理解我们将要进行的步骤。
## 工作流程
下面是实现提升度计算的整体流程：
| 步骤 | 描述
利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界建立回归公式，以此进行分类。最优化算法：梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 .read() 每次读取整个文件，.readlines()自动将文件内容分析成一个行的列表，该列表可以由 Python 的 for… in … 结构进行处理，.readline()每次只读取一行，通常比 .readli
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2023-10-27 08:23:53
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# Python Lift提升表实现教程
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你学习如何实现“Python Lift提升表”。在本教程中，我将向你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。希望这能帮助你更好地理解如何创建和使用Python Lift提升表。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现Python Lift提升表的整体流程。下表展示了每个步骤和相应的代码。
原创
2023-12-16 09:04:45
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关于支持度、置信度、提升度以及apriori算法的理解（简单版）理解支持度所谓支持度，就是比如说10个用户购买商品，有8个用户购买商品A，那么商品A的支持度就是80%。支持度越大，关联规则越重要，因为支持度大代表买的人多呀。 这里的商品A可以是一件商品，也可以是几个商品组成的集合。小于最小支持度的A会在算法过程中被淘汰掉。理解置信度这个概念学过概率论就比较好理解，简单地说是购买商品A的人，会有多大
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2023-10-05 14:31:56
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跟ROC类似，Lift（提升）和Gain（增益）也一样能简单地从以前的Confusion Matrix以及Sensitivity、Specificity等信息中推导而来，也有跟一个baseline model的比较，然后也是很容易画出来，很容易解释。以下先修知识，包括所需的数据集：
分类模型的性能评估——混淆矩阵
分类模型的性能评估——ROC和AUC 一些准备 说，混淆矩阵(Confusion
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2024-01-25 21:26:16
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# Python计算Lift
在数据分析领域，我们经常会使用Lift来评估一个模型的预测能力。Lift是一种用于比较模型预测结果与基准情况的指标，它能够告诉我们模型相对于随机预测的效果如何。在Python中，我们可以使用一些库来计算Lift值，比如`scikit-learn`和`mlxtend`。
## 什么是Lift？
Lift是指应用一个模型相对于随机预测模型的效果提升。它通常用于分类模
原创
2024-06-17 05:46:05
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1. 使用局部变量尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快；另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。2. 减少函数调用次数对象类型判断时，采用isinstance()最优，采用对象类型身份（id()）次之，采用对象值（type()）比较最次。#判
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2024-02-05 18:30:39
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我也是从别人那里搞来的。但是下面评论说，有的地方有错，所以我一题一题看过去，搜过去，尽量确保答案是正确的。如果有错的话，还是希望大佬们，能够评论指出。谢谢啦！Q1、Python中的列表和元组有什么区别？相同点：列表和元组都支持负索引、支持切片操作、都可随意嵌套。不同点：列表是动态的，长度大小不固定，可以随意的增加、删除、修改元素元组是静态的，长度在初始化的时候就已经确定不能更改，更无法增加、删除、
# Python计算Lift值
在数据挖掘领域，Lift值是一种常用的指标，用于评估模型的预测效果。它通过比较模型预测的准确度与随机预测的准确度之间的差异来衡量模型的优劣。本文将介绍如何使用Python计算Lift值，并展示一个简单的示例。
## 什么是Lift值？
Lift值是一种用于评估分类模型效果的指标，它衡量了模型的预测准确度相对于随机预测的提升程度。在营销领域，Lift值通常用于评
原创
2024-06-05 05:50:21
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文章目录0 前言1 金融风控一.题目理解1.1.题目概况1.2数据概况1.3预测指标三.查看数据四.分类指标计算示例4.1混淆矩阵4.2准确度4.3precision(精确度),recall(召回率),f1-score4.4P-R曲线4.5ROC曲线4.6AUC曲线4.7KS值五.数据分析5.1基本信息5.2查看数据集中特征缺失值，唯一值等5.3查看特征的数值类型有哪些，对象类型有哪些5.3.1
# Python中Lift的计算
Lift是物理学中一个重要的概念，是指垂直于气流方向的力量，用于使物体在气流中上升。在航空学中，Lift是保持飞机飞行的主要力量。在本文中，我们将探讨如何在Python中计算Lift，并提供一些代码示例。
## 什么是Lift？
在解释Lift之前，我们先来了解一下一些基础概念。当空气流经过一个物体时，它会在物体表面产生压力。根据伯努利定律，当空气流速增加时
原创
2024-01-24 11:22:06
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# Python 计算 Lift 值脚本教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何使用 Python 来计算 Lift 值。Lift 值是一个衡量模型预测效果的指标，常用于营销、销售等领域。下面，我将通过一个简单的教程，教你如何编写一个 Python 脚本来计算 Lift 值。
## 1. 理解 Lift 值
Lift 值定义为：`Lift = (响应率在目标群体中 / 响应率
原创
2024-07-16 11:05:26
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净资产增长率总资产增长率是上市公司本年总资产增长额与年初资产总额的比率，其反映了公司本期资产规模的增长情况。通常认为，总资产增长率指标值越高，表明公司在一定时期内的资产经营规模扩张的速度越快。总资产增长率的计算公式如下：总资产增长率=当期总资产增长额÷期初资产总额×100%。资产是公司用于取得收入的重要资源，同时也是其偿还债务的保障。因此，总资产增长率是衡量公司发展的一个重要指标，发展性和成长性较
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2023-12-05 02:07:47
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文章目录主要内容聚合聚类的具体过程聚合聚类算法与案例系统聚类法基本思想八种距离方法 本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。 公式输入请参考： 在线Latex公式 主要内容聚合聚类的具体过程：距离或相似度、合并规则、停止条件 聚合聚类算法与案例：算法流程、基于欧式距离的层次聚类过程 系统聚类法基本思想：类间距离、对称表、递推公式 最短距离法与最长距离法：
首先要知道“@”这个符号-装饰器，就是个语法糖，主要的作用就是“安全”。使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。就是装饰器的作用，首先介绍下装饰器： 装饰器就是，假如已经有了一个函数func(a,b),作用是返回a-b，但是现在要让它返回a-b的绝对值，就要增加一个功能，如果不使用“@”这个符号的作用的话应该如下这么写：def decorate(func):
# 提升度Python：探索可视化与流程管理
Python 是一种广泛使用的编程语言，因其简单易学和丰富的第三方库而受到欢迎。除了基本的编程功能外，Python 还在数据可视化和流程管理上展现出了强大的能力。本文将通过代码示例，向您展示如何利用 Python 创建甘特图和序列图，从而提高项目管理和流程分析的效率。
## 什么是甘特图？
甘特图是一种用于项目管理的工具，它以条形图的形式展示项目
之前一直不理解dict，廖雪峰老师的教程确实简单明了dictPython内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也成为map，一说map，直接想到hash表，直接理解。使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。 例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果使用list实现，需要两个listnames = ['abysmal', 'sea', 'w
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2024-09-18 15:28:34
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1、上午主要研究了gini系数的算法，关键点就是用梯形面积去近似曲线形成的面积，横轴是按照降序排列或升序排列的人，纵轴是bad rate，把bad rate的坐标的两两连接起来就可以得到若干梯形，计算这些梯形的面积之和，近似等于洛伦茨曲线下面积，升序或是降序确定了，梯形在洛伦茨曲线之上还是之下，但是阴影面积是不变的，阴影面积除以0.5（的面积）就是gini系数，但是tony用的并不是0.5，ton
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2024-05-14 14:40:52
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# 实现Python Lift
## 1. 流程概述
为了实现"Python Lift"，我们需要按照以下步骤进行操作。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 创建一个Python项目 |
| 2 | 添加一个Lift类 |
| 3 | 实
原创
2024-05-10 07:07:49
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