Python copy & deepcopy

对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用不当,可能产生意外的结果.

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Matplotlib Tick bbox

图中的内容较多,可通过设置相关内容的透明度来使图片更易于观察,也即是本节中的bbox参数设置来调节图像信息.

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Matplotlib Annotation

当图线中某些特殊地方需要标注时,我们可以使用 annotation.

matplotlib 中的 annotation 有两种方法, 一种是用 plt 里面的 annotate,一种是直接用 plt 里面的 text 来写标注.

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Matplotlib Legend

matplotlib 中的 legend 图例就是为了展示出每个数据对应的图像名称,可读性更好.

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探索世界財富自由之路

財富自由: 指的是某个人再也不用为了满足生活必需而出售自己的时间了。我们要的自由,最根本不是财富,财富只是工具.

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pickle

Python 语言特定的序列化模块是pickle,但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准,可以使用json模块

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Sklearn Save Model

我们训练好了一个 Model 以后总需要保存和再次预测, 所以保存和读取我们的sklearn model也是同样重要的一步。
这次主要介绍两种保存Model的模块 picklejoblib

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Sklearn Cross-validation 3

交叉验证(cross validation)让我们知道在机器学习中验证是有多么的重要, 这一次的 sklearn 中我们用到了sklearn.learning_curve当中的另外一种, 叫做validation_curve,用这一种曲线我们就能更加直观看出改变模型中的参数的时候有没有过拟合(overfitting)的问题了. 这也是可以让我们更好的选择参数的方法.

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Sklearn Cross-validation 2

Sklearn 中的 learning curve 可以很直观的看出我们的 model 学习的进度, 对比发现有没有 overfitting 的问题. 然后我们可以对我们的 model 进行调整, 克服 overfitting 的问题.

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Sklearn Cross-validation 1

Sklearn 中的 Cross-validation 对于我们选择正确的 ModelModel 的参数是非常有用, 有了它我们能直观的看出不同 Model 或者参数对结构准确度的影响。

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Sklearn Why ?

Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一.

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Matplotlib Figure

matplotlib 的 figure 就是一个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片

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Pandas Merge

pandas中的mergeconcat类似,但主要是用于两组有key column的数据,统一索引的数据.

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Pandas Concat、Join、join_axes、append

pandas 处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理,使用 concat 是一种基本的合并方式.而且 concat 中有很多参数可以调整,合并成你想要的数据形式.

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Pandas IO

pandas 可以读取与存取的资料格式有很多种,像 csvexceljsonhtmlpickle 等…

详细请看官方文档

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