函数功能求数组的平均数或者均值使用方法M = mean(A)返回沿数组中不同维的元素的平均值。如果A是一个向量，mean(A)返回A中元素的平均值。如果A是一个矩阵，mean(A)将其中的各列视为向量，把矩阵中的每列看成一个向量，返回一个包含每一列所有元素的平均值的行向量。如果A是一个多元数组，mean(A)将数组中第一个非单一维的值看成一个向量，返回每个向量的平均值。M

F1分数：既然已经讨论了precise（精确率）recall（回召率），接下来将使用一个新的机器学习指标F1分数，F1分数会同时考虑精确率和回召率，以便重新计算新的分数。F1分数可以理解为：精确率和召回率的加权平均值。其中F1分数的最佳为1，最差为0；F1 = 2 * (precise * recall) / (precise + recall)

help eval 将看到matlab自带的说明eval Execute string with MATLAB expression. eval(s), where s is a string, causes MATLAB to execute the string as an expression or statement.翻译一下，就是说eval函数的功能是将字符串转换为matlab

机器学习方法的关系图

- 选择的算法：决策树、集成方法、支撑向量机决策树模型在真实世界中也应用场景在金融方面使用决策树建模分析，用于评估用户的信用、贷款违约率等；在电子商务中，可以根据用户的以往的交易种类、时间、价格建立商品推荐体统等。引用连接：信贷方面的应用电商推荐系统这个模型的优势是什么？决策树易于实现和理解；对于决策树，数据的准备工作一般比较简单；能够同时处理多种数据类型给定一个决策树模型

保存和读取 TensorFlow 模型训练一个模型的时间很长。但是你一旦关闭了 TensorFlow session，你所有训练的权重和偏置项都丢失了。如果你计划在之后重新使用这个模型，你需要重新训练！幸运的是，TensorFlow 可以让你通过一个叫 tf.train.Saver 的类把你的进程保存下来。这个类可以把任何 tf.Variable存到你的文件系统。保存变量

下面介绍几种常用的取整方法，包括向下取整、四舍五入、向上取整。（1）向下取整向下取整很简单，直接使用int()函数即可，如下代码(Python 2.7.5 IDLE)a = 3.75int(a)3（2）四舍五入第二种就是对数字进行四舍五入，具体的看下面的代码：a=3.25;b

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas 约定俗成的导入方法如下：lang:pythonfrom pandas import S