sklearn调包侠之逻辑回归-低调大师

sklearn调包侠之逻辑回归

2019-02-13 712

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。

本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先，讲讲写本系列教程的原因：

第一，《机器学习实战》的代码由Python2编写，有些代码在Python3上运行已会报错，本教程基于Python3进行代码的修订.

第二：之前看了一些机器学习的书籍，没有进行记录，很快就忘记掉了，通过编写教程也是一种复习的过程.

第三，机器学习相对于爬虫和数据分析而言，学习难度更大，希望通过本系列文字教程，让读者在学习机器学习的路上少走弯路。

算法原理

传送门：机器学习实战之Logistic回归（https://www.jianshu.com/p/96566542b07a）

正则化

这里补充下正则化的知识。当一个模型太复杂时，就容易过拟合，解决的办法是减少输入特征的个数，或者获取

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Scrapy框架的使用之Spider的用法

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。在Scrapy中，要抓取网站的链接配置、抓取逻辑、解析逻辑里其实都是在Spider中配置的。在前一节实例中，我们发现抓取逻辑也是在Spider中完成的。本节我们就来专门了解一下Spider的基本用法。 1.Spider运行流程在实现Scrapy爬虫项目时，最核心的类便是Spider类了，它定义了如何爬取某个网站的流程和解析方式。简单来讲，Spider要做的事就是如下两件：定义爬取网站的动作；分析爬取下来的网页。对于Spider类来说，整个爬取循环过程如下所述：以初始的URL初始化Request，并设置回调函数。当该Request成功请求并返回时，Response生成并作为参数传给该回调函数。在回调函数内分析返回的网页内容。返回结果有两种形

2019-02-14

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本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。关联权重当自编码器整齐地对称时，就像我们刚刚构建的那样，一种常用技术是将解码器层的权重与编码器层的权重相关联。这样减少了模型中的权重数量，加快了训练速度，并限制了过度拟合的风险。不幸的是，使用fully_connected()函数在 TensorFlow 中实现相关权重有点麻烦；手动定义层实际上更容易。代码结尾明显更加冗长： activation = tf.nn.elu regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(l2_reg) initializer = tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer() X = tf.placehol

2019-02-14

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Spring

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。