Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（上）-低调大师

Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（上）

2018-07-20 780

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.

2018-07-21

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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...

2018-07-21

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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