Python机器学习(sklearn)——分类模型评估与调参总结(上)
1.如果只划分测试集和训练集 经验是75%作为训练集
sklearn中的train_test_split()默认这样划分
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split()
2.通常使用sklearn中的score方法计算结果的精度(正确预测比例)
3.KNN算法有两个重要参数:邻居个数和数据点之间距离的度量方法
在实践中,选择较小的邻居个数(例如3或5个)效果较好,sklearn中默认使用欧氏距离
构建KNN模型速度很快,若训练集很大(特征数多或样本数多),预测速度可能较慢
对于稀疏数据集(大多数特征值为0),KNN效果很不好
4.普通最小二乘法,即要求预测值和真实值均方误差最小
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Waston+Python,6行代码实现音频转文字,轻松做字幕~
几行代码,抱上IBM爸爸大腿,实现音频快速转文字~用到了IBM Waston的Speech to text(目前还是个demo) 碎碎念的废话~ 前几天工作中遇到需要把音频转为文字稿的任务,顺便学了个新词语:扒词。扒词:根据视频信息获得文字信息,即根据录音或者台词,然后转字幕。 拿音频找导演联系扒词,结果导演居然说视频扒词可以,音频就算了吧,算了吧……! 我可是有30个音频,每个虽然才2-5分钟,但转成文字每个也有近千字吧,总和就是30000字!难道纯手打吗!踹翻导演啊! 科技这么发达,难道找不到音频转文字的软件吗!我于是搜了一下: ……天下没有免费的午餐。 感谢万能的知乎!让我找到了IBM 爸爸的Speech to text! Speech to text官网在这里:https://speech-to-text-demo.ng.bluemix.
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Java 学习(20)--异常 / IO 流
异常(Exception) (1)程序出现的不正常的情况。 (2)异常的体系 Throwable(接口,将异常类对象交给 JVM 来处理) |--Error 严重问题,我们不处理。(jvm 错误,程序无法处理) |--Exception异常 (程序可以处理的异常) |--RuntimeException (运行期异常,可以通过逻辑判断进行控制,不需要捕获 处理方法:1.try...catch 2.throws) |--其他(受查)异常 (继承自Exception,且不是RuntimeException,必须要捕获) (3)异常的处理: A:JVM 的默认处理 当系统发生运行异常时,Jvm 会创建一个异常类的对象;查看是否对这个异常进行捕获和处理,若没有,则把异常的名称 ,原因,位置等信息输出在控制台,但是程序不能继续执行了。 B:自己处理 a:try...catch...finally 自己编写处理代码 ,后面的程序可以继续执行 b:throws 把自己处理不了的,在方法上声明,告诉调用者,这里有问题 (4)面试题 A:编译期异常和运行期异常的区别 ? 编译期异常必须要处理的,否则...
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