sklearn调包侠之逻辑回归-低调大师

sklearn调包侠之逻辑回归

2019-02-13 697

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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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。