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张俊红
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讲讲Print里面还有什么参数可以设置
python
其他
学过Python的人应该对print函数再熟悉不过了，几乎每一个学Python的人写下的第一行代码都是：
张俊红
2020-11-04
390
0
机器学习中的损失函数
其他
在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？首选肯定是那个预测能力较好的模型，那么什么样的函数/模型就是预测好的呢？有没有什么评判标准？
张俊红
2018-10-08
1K
0
数据结构—树与二叉树
其他
之前谈到的线性表、栈和队列都是一对一的数据结构，但是现实中也存在很多一对多的数据结构，这篇要写的就是一种一对多的数据结构———树。全文分为如下几部分：
张俊红
2018-08-23
507
0
数据结构—字符串
其他
关于字符串还有一个重要的知识点是KMP模式匹配算法，关于这个算法会单独拿一篇来写。
张俊红
2018-08-01
378
0
SKlearn参数详解—随机森林
其他
随机森林（RandomForest,简称RF）是集成学习bagging的一种代表模型，随机森林模型正如他表面意思，是由若干颗树随机组成一片森林，这里的树就是决策树。
张俊红
2018-07-30
2.3K
0
Sklearn参数详解—GBDT
其他
这篇介绍Boosting的第二个模型GBDT，GBDT和Adaboost都是Boosting模型的一种，但是略有不同，主要有以下两点不同：
张俊红
2018-07-30
1.5K
0
Sklearn参数详解—SVM
其他
总第108篇 本篇主要讲讲Sklearn中SVM，SVM主要有LinearSVC、NuSVC和SVC三种方法，我们将具体介绍这三种分类方法都有哪些参数值以及不同参数值的含义。 在开始看本篇前你可以看看这篇：支持向量机详解 LinearSVC class sklearn.svm.LinearSVC(penalty='l2', loss='squared_hinge', dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class='ovr', fit_intercept=True, in
张俊红
2018-06-11
9.4K
0
支持向量机详解
其他
总第81篇 (本文框架) 01|概念及原理： 支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 说的通俗一点就是就是在特征空间里面用某条线或某块面将训练数据集分成两类，而依据的原则就是间隔最大化，这里的间隔最大化是指特征空间里面距离分离线或面最近的点到这条线或面的间隔(距离)最大。 看下面的图来感受一下，SVM的目的就是要找打能把红色点和蓝色点准确分开的线或面。 上图来源于链接：https://www.zhihu.com/question/210944
张俊红
2018-04-11
870
0
Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库
其他
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
张俊红
2018-04-11
6.4K
0
信用卡“坏账”客户分析(二)
其他
总第98篇 信用卡“坏账”客户分析(二)终于来了，本篇主要针对信用卡客户进行建模，建立评分卡，给每个客户进行打分，通过该客户的得分来判断该客户的“好坏”。 传送门：信用卡“坏账”客户分析（一） 前言 前面的推文《信用卡坏账客户分析》对一些[坏账客户]做了一些基本的描述性分析，这篇将针对所有的信用卡用户建立一个评分标准，即评分卡，类似于芝麻信用分一样，用来评判用户的履约能力和违约风险。 一些数据预处理以及描述性分析，在前文中已经写过，本篇不再赘述，直接进入评分卡建立阶段。 特征选择 1.共线性检测 共线
张俊红
2018-04-11
2.9K
0
python在租房过程中的应用
其他
总第84篇 01|背景介绍： 租房是再普遍不过的一件事情了，我们在租房过程中常考量的两个因素是出租房离公司的远近以及价格，而我们一般都会去链家上看相应的信息，但是链家网只有价格没有距离，对于我这种对帝都不是很熟的人，对各个区域的位置是一脸懵逼，所以我就想着能不能自己计算距离呢，后来查了查还真可以。具体做法就是先获取各个出租房所在地的经纬度和你公司所在地的经纬度，然后进行计算即可。 我们在获取经纬度之前首先需要获取各个出租房所在地的名称，这里获取的方法是用爬虫对链家网上的信息进行获取的。关于爬虫可以先看看
张俊红
2018-04-11
1.1K
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