前言免费的机器学习资源平台，自己电脑跑不动的模型，可以尝试在谷歌colab平台跑实验，不过感觉还是比不上阿里天池的机器资源，人家可是16G的内存呀！不过感觉人家这个更加方便。谷歌云盘谷歌这个colab是基于云盘的，你的所有代码都在云盘里，如果你要编辑代码，则使用谷歌的...

前言随机森林Python版本有很可以调用的库，使用随机森林非常方便，主要用到以下的库：sklearnpandasnumpy随机森林入门我们先通过一段代码来了解Python中如何使用随机森林。from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassif...

损失函数感知机的损失函数如下：−1∣∣w∣∣∗∑i=1myi(w⋅xi+b)-{\frac{1}{||w||}}*\sum_{i=1}^{m}y_i({w}\cdot{x_i}+b)−∣∣w∣∣1​∗i=1∑m​yi​(w⋅xi​+b)这是针对于误分类的数据集来说的，也就是说针对分类错误的样本数据所采用损失函数，正确分类的数据不参与，两类误分类的数据：1、正类数据分类到-1结果中，yi...

首先这个AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘cut’ 报错的原因是因为有jieba.py这个文件存在，或者jieba这样命名的文件存在，很多新人使用结巴 来分词的时候命名直接为jieba.py，但是其实官方给的教程代码里有import jieba，这样就会引用到你自己这个教程文件jieba.py，而没有引用官方的库，所以报错。

过拟合一张图来说明过拟合：!图片过拟合会造成模型变得复杂，并尽可能拟合训练集，造成在训练集上的准确率特别高，这里就会有一个问题就是：训练集是不靠谱的，其中有容错的数据。直接点，训练集中特别是十几万的数据，会有脏数据，这些脏数据也成为负样本，会造成模型训练有误差，模型在训练的时候并不清楚那些是脏数据，它只会不停的去拟合这些数据，所以过拟合的模型在训练集上准确率特别高，但在测试集上效果不是...

问题描述突然有一天，发现Linux系统中的 ls top等基本命令用不了，提示问题是：由于/usr/bin 不在PATH 环境变量中,故无法找到该命令解决方法环境变量有问题，错误或者不恰当地修改了环境变量，将导致Linux自带的脚本命令不可用。cd /etcvi profile在末尾加上export PATH="$PATH:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/s

前言dubbo接口数据进行转换的过程中，出现了空指针，但是自己捕获的时候没有注意这个问题，只是简单的打印出来，结果发现答应出来的都是null，基本上是无效的异常打印。完善异常信息一开始的代码是如下所示：try {main(event, controlDTO);} catch (Exception e) {logger.e...

前言聚类算法是一种无监督的算法，由于不需要训练集，算法简单快速，引用在一些工程里比较简单突出，今天来了解一下聚类算法。k-means算法（k均值算法）算法步骤：（1）随机选取 K 个点，作为 K 类的聚类中心，用 KiK_iKi​表示（2）遍历所有的数据点 PjP_jPj​，通过计算距离，找到距离 PjP_jPj​ 最近的聚类中心点 KiK_iKi​，此时可以说第 j 个数据属于...

直降promtionPrice=skuPrice×(1−max(最大优惠额度)rule1000)promtionPrice=skuPrice×(1−max(最大优惠额度)rule1000)promtionPrice= skuPrice\times({1 -{ \frac{max(\text{最大优惠额度})}{rule_{1000}}}})...

前言从基本的内容讲起，我们可以利用TF-IDF来提取文本特征，在python中有TfidfVectorizer这中工具可以方便我们使用，对所有样本分词，并且通过设置N-gram来获得特征，然后以这些词作为维度特征对每个样本向量化，最后到模型中训练，本文主要讲解TfidfVectorizer的使用，如何来使用这个工具。...