sklearn调包侠之逻辑回归
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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
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器
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
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