一、可用数据集Kaggle网址：https://www.kaggle.com/datasetsUCI数据集网址： http://archive.ics.uci.edu/ml/scikit-learn网址：http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html各数据集优点sk 数据量小，方便学习uci 数据真实，全面ka 竞赛平台，...

在现代 Web 开发中，我们经常需要在同一台服务器上部署多个前端项目。这不仅可以节省资源，还可以简化管理。本文将指导你如何使用Nginx在同一端口上部署两个前端项目，并通过配置子路径来区分它们。

一、交叉验证与参数调优交叉验证(cross validation)交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练集、验证集和测试集。训练集：训练集+验证集测试集：测试集为什么需要交叉验证为了让被评估的模型更加稳健参数调优超参数搜索-网格搜索(Grid Search)通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。但是手动过程...

项目根目录下创建.env、.env.development和.env.production三个文件，各文件解释如下：　　.env 无论开发环境还是生产环境都会加载的配置文件　　.env.development 开发环境加载的配置文件　　.env.production 生产环境加载的配置文件环境变量的简单使用示例。需要注意，配置文件里的属性名必须以VUE_APP_开头，比如在.env文件这样声明一个

带有 L2 正则化的线性回归就是岭回归。岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果。加上正则化，也就是使权重满足划分正确结果的同时尽量的小一、岭回归 - API岭回归 - APIsklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver=“auto”, ...

一、sklearn - 模型的保存和加载 - APIfrom sklearn.externals import joblib保存joblib.dump(rf, ‘test.pkl’)加载estimator = joblib.load(‘test.pkl’)二、示例助解保存# 使用线性模型进行预测# 使用正规方程求解lr = LinearRegression...

exports 字段 (https://webpack.js.org/guides/package-exports/)exports 字段声明了一个对应关系，用 import "package" 和 import "package/sub/path" 会返回不同的模块。这替换了默认返回 main 字段文件的行为。当指定了 exports 字段时，只有声明了那些模块是可用的，其他的模块会抛出 Mod