原创 基於客戶提取爲所屬客戶經理的信息
本地處理 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 0x9a in positi
2020-06-04 00:02:51
原创 創建conda虛擬環境報錯
RemoveError: 'requests' is a dependency of conda and cannot be removed from conda's operating environment 已經安裝有cond
2020-06-04 00:02:51
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原创 dataframe中分行
dataframe中對某一個cell進行分行 在工作中遇到類似下面的數據： index names 0 延\t誕\t蜒 1 奄\t掩\t淹\t俺 2 彥\t顏\t諺 3 央\
2019-07-30 09:39:42
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原创 ubuntu服務器下載百度雲盤內容
一、方法1（推薦）-aria2多線程 1. 本地電腦（windows）chrome上面安裝插件BaiduExporter 2. 服務器上面安裝aria2 3. 在本地電腦chrome上面打開百度雲盤文件，看到出現有[導出下載]-選擇【
2019-02-14 15:12:43
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原创 詞雲python
詞雲 在開始接觸NLP階段，初試了文字生成的模型，從而在字符級、詞級的條件下建立示例的模型。回到最基本的詞的內容，通過可視化方式觀察詞頻的情況，對前期的分析也許有些幫助。這類型的詞雲圖，有時候作爲PPT彙報的點綴也提升解釋性。在此，簡
2019-02-01 15:18:59
原创 AutoEncoder自編碼學習
Table of Contents 一、autoencoder demo練習11. autoencoder函數2. 數據處理-2828變爲32323. 圖關係網絡創建4. 數據讀入與訓練二、autoencoder 練習2網絡搭建-en
2019-01-12 14:36:58
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原创 stacking的實現-mxtend庫
Table of Contents 關於Stacked的實現庫-mlxtend的學習StackingClassifier例子1 簡單實現stacking例子2 sub-model的輸出是probabilities例子3 結合GridS
2019-01-12 14:36:58
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原创 集成方法-Stack理解
集成方法-Stack理解什麼是STACK？原理？ 什麼是STACK？ 它是機器學習常用集成方法三大類別之一，在各大kaggle表現優異，廣受歡迎。基本思想是：不同模型發揮本身的優勢，在他們學習的基礎之上，進行融合。 原理？ 數據集劃
2019-01-09 15:10:45
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原创 Keras中實現神經網絡的Stacking方法
Table of Contents 1. stack模型的一般集成方式2. 分類任務的定義3. 神經網絡-多層感知器4. 訓練並保存模型創建MLP模型並訓練創建存放模型的文件夾創建MLP子模型並保存5. 獨立Stacking Mode
2019-01-09 15:10:45
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原创 keras中訓練好的模型保存與載入
keras中的採用Sequential模式建立DNN並持久化保持、重新載入 def DNN_base_v1(X_train, y_train): model = models.Sequential() mo
2019-01-09 15:10:45
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原创 集成學習模型stack方法實現
基模型爲神經網絡，元模型爲其它的stack方法 class StackingAverageModels_build2(): ''' 第一層的submodel是神經網絡 第二層的模型是其他模型。 '''
2019-01-09 15:10:45
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原创 集成方法stack模型在樣例數據集的試驗
Table of Contents 1. 數據準備2. stack類方法3. 基模型4. stack模型DNN+LRDNN+Decision TreeDNN+SVMDNN+XgboostDNN+RandomForestDNN+Ligh
2019-01-09 15:10:45
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原创 關於sklearn.model_selected中的KFold.split的理解
關於sklearn.model_selected中的KFold.split的理解 作用：返回樣本切分之後數據集的indices，即索引 返回： train: ndarray。如果KFold設置shuffle參數是True，是
2018-12-25 16:25:46
原创 關於sklearn中的clone
關於sklearn中的clone 功能：複製模型及其參數。屬於深層複製。 關於複製的深、淺理解。參考：python的複製，深拷貝和淺拷貝的區別 在python中，對象賦值實際上是對象的引用，即一般的“=”。屬於直接賦值的方
2018-12-25 16:25:46
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原创 特徵學習-RBM與PCA應用在LR
Table of Contents 1. 基本信息查詢導入package2. 提取PCA 成分3. 提取RBM主成分取出前20個最有代表性的特徵提取後20個特徵4. RBM在machine learning中效果直接用LR模型採用PC
2018-12-23 15:05:47