Ensemble Learning (part2)

提升(boosting)方法是一类应用广泛且非常有效的统计学习方法。

  • Boosting 概念
  • 代表性 Boosting 算法 AbaBoost 介绍

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Ensemble Learning (part1)

Ensemble learning(集成学习):是目前机器学习的一大热门方向,所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测,从而提高整体分类器的泛化能力。

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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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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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