原创 [Kaggle] kernel中常用方法和語句總結
目錄 讀取數據 表格類型數據 讀數據，看行數、列數，前幾行 EDA 查看目標變量分佈 目標變量爲分類變量 查看缺失值 目標dataframe缺失數據的分佈 查看不同類型變量情況 Category/分類變量預處理 object類型的變量
2020-06-13 02:21:51
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原创 [機器學習 - 基本算法] 感知機
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # initialization n = 2 l = 100 x1 = np.random.randint(0, 100, siz
2020-06-13 02:21:51
原创 [機器學習 - 特徵工程] Category/分類變量預處理 - Label Encoding和OneHot Encoding的選擇
總結： Label Encoding 優點：節約空間 缺點：對同一個特徵，每次編碼的結果不一樣；編碼隱含了特徵取值的相關關係 OneHot Encoding 優點：避免了LabelEncoding的缺點... 缺點：特徵取值多時佔用空間較
2020-06-13 02:21:51
原创 [機器學習 - 算法原理] CART樹剪枝的理解
看了李航的《統計學習方法》中CART樹的剪枝，不很清晰，又查了網上一些相關資源，終於明白了整個過程，個人的理解如下（原本寫在OneNote上，公式粘貼過來不能顯示，就貼圖了）： but...既然剪來剪去都要所有子樹一起去做交叉驗證...那
2020-06-13 02:21:51
原创 [Python] axis=0 與axis=1的區分
轉自： https://www.cnblogs.com/rrttp/p/8028421.html http://blog.csdn.net/wangying19911991/article/details/73928172 https:/
2020-06-13 02:21:51
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原创 [Deep Learning] 吳恩達深度學習作業 知識點記錄
Lesson 1 Week 2 1. Python Basics with Numpy 1.1 - 記住sigmoid的導數 s = sigmoid (x) sigmoid_derivative (x) = s * (1-s) 1
2020-06-13 02:21:51
原创 [機器學習 - 算法調用] 隨機森林 sklearn.RandomForestCLassifier/ Regressor
特徵重要性 feature_importances_ Return the feature importances (the higher, the more important the feature). Returns: featu
2019-06-11 06:01:29
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原创 [Python] pandas.DataFrame.loc函數使用場景記錄
全面詳解請參考下面博客！ https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/82494090 以某列爲條件，篩選得到另一列的值 如下例，loc以列'TARGET'的值做布爾值篩選，輸出
2019-05-15 07:36:48
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原创 常用方法和語句總結
讀取數據 表格類型數據 讀數據，看行數、列數，前幾行 df = pd.read_csv("./Data/application_train.csv") print("Training data shape: ", df.shape) d
2019-05-13 08:39:45
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原创 Python axis=0 與axis=1的區分
轉自： https://www.cnblogs.com/rrttp/p/8028421.html http://blog.csdn.net/wangying19911991/article/details/73928172 https:/
2019-05-13 08:39:45
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原创 Category/分類變量預處理 - Label Encoding和OneHot Encoding的選擇
總結： Label Encoding 優點：節約空間 缺點：對同一個特徵，每次編碼的結果不一樣；編碼隱含了特徵取值的相關關係 OneHot Encoding 優點：避免了LabelEncoding的缺點... 缺點：特徵取值多時佔用空間較
2019-05-13 08:39:45
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原创 吳恩達深度學習作業 知識點記錄
Lesson 1 Week 2 1. Python Basics with Numpy 1.1 - 記住sigmoid的導數 s = sigmoid (x) sigmoid_derivative (x) = s * (1-s) 1.2
2019-05-07 00:33:21
原创 數據清洗過程注意事項
讀入文件後先查看數據類型 後續運算時，如果數據類型不一樣，可能報錯，如‘object’類型不能和‘int’類型相加 https://blog.csdn.net/maomaona/article/details/85119447
2018-12-23 20:45:55
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原创 TypeError: ufunc did not contain a loop with signature matching types dtype('U32')
原因：object類型和int類型相加減 解決方法： 此時的object類型可能是‘12.3’這樣str格式的數字，如果要運算必須進行格式轉換： 可採用如下方法(pd.to_numeric())： panel_info['input'
2018-12-23 20:45:55
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