在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试，下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可from sklearn.externals import joblib模型保存>>> os.chdir("workspace/model_save")>>> from sklea

版权声明：本文为原创文章，转载请注明来源。1.原理1.1 概念交叉验证(Cross-validation)主要用于模型训练或建模应用中，如分类预测、PCR、PLS回归建模等。在给定的样本空间中，拿出大部分样本作为训练集来训练模型，剩余的小部分样本使用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差或者预测精度，同时记录它们的加和平均值。这个过程迭代K次，即K折交叉。其中，把每个样本的预测误差平方加

如何向小白介绍何谓机器学习和数据挖掘？买回芒果他就懂了买芒果嘴馋的你想吃芒果了，于是你走到水果摊，挑了几个让老板过过秤，然后你再根据芒果的斤两付钱走人。显然，买芒果你当然是挑着最甜、最熟的来买（因为你是根据重量而不是质量来掏钱的）。怎么个挑法才靠谱呢？对了，你奶奶说过，金黄色的要比浅黄的更甜些。于是你就做了一个简单的规定：只挑金黄色的买，过磅、付钱、回家。就这么

使用Weka进行数据挖掘1.简介数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。他们的精力，集中在特征提取，算法选择和参数调优上。那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十分必要的了。而weka，便是数据挖掘工具中的佼佼者。Weka的全名是怀卡托智能分

翻译文章2015-09-14 LSTM实现详解2015-09-10 从零实现来理解机器学习算法：书籍推荐及障碍的克服2015-09-10 深度学习：生成艺术的新范式与版权的烦恼2015-09-09 推荐系统评价：NDCG方法概述2015-08-31机器学习开发者的现代化路径：不需要从统计学微积分开始2015-08-27 基于Python的卷积神经网络和特征提取2015-0

引文：经常在看paper的时候，就看到svm算法，但是要自己来写真的是难于上青天呀！所幸有一个libsvm的集成软件包给我们使用，这真的是太好了。下面简单介绍下怎么来使用它吧！LIBSVM是一个集成软件包，提供支持向量机分类（C-SVC,nu-SVC），回归（epsilon-SVR,nu-SVR）以及分布估计（one-class SVM）.工具包支持多类分类问题。LIBSVM是台湾大学林智仁(Li

引文：在今天这个时代，Email已经成为一种重要的通信方式。给导师发邮件，学术研究之间的交流，etc。常常用到Email，然而Email的验证却有点小难度，下面给出一个在Linux下使用shell脚本编写的一个实例。linux中将正则表达式和sed、gawk结合起来，功能非常强大。我说的是真的，没骗你的，好好学吧。邮箱验证Email地址的基本格式为：username@hostname1.user

在Linux中，可以使用nohup将脚本放置后台运行，如下：nohup python myscript.py params1 > nohup.out 2>&1 & 但直接使用上面代码，无法在程序运行过程中查看Python中的print "computing" 输出结果，比如在每次循环中使用print语句等。原因是python的输出有缓冲，导致nohup.out不能够马上看到输出。解决方法：使用-u

以前在配置python的时候，都是使用系统安装的全局python，即root用户安装好的python，然而现在因为没有root权限，同时python版本并非自己所需，所以要在非root用户下使用自己指定的python，因此，重新整理了一份如何在Linux环境下使用非root用户安装python及其相关的库，以备不时之需。安装pythonpython版本库https://www.python.org

引文：在实验室的服务器上给每个人分配了一个账号，但是有的时候普通用户需要使用root权限，比如装一些软件之类的。下面介绍怎么给普通用户添加sudo命令权限。没配置之前希望在普通用户下，通过sudo命令，让用户暂时拥有root权限，并创建一个文件夹。很明显，失败了，错误原因是：该用户暂没有root权限。解决办法如下1.打开sudoers文件切换到root用户下，cd root,运行visudo命令