- 5mini-batch（手动实现）
Rooooooooong
1源码涉及知识点numpy.random.permutation将一个向量的顺序随机打乱。类似sklearn.model_selection.train_test_split**栗子importnumpyasnpimportmatha=np.random.randn(3,3)print(a)b=list(np.random.permutation(3))a_shuffled=a[b]2源码干货X,
- train_test_split参数解释
本卡
functionsklearnpython
创建时间：2021.10.20在训练时我们时常需要划分数据集，这时常常使用sklearn.model_selection.train_test_split函数常用方法：X_train,X_test,y_train,y_test=sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4,random_
- sklearn.model_selection.train_test_split
周倜吉
其中有个参数叫做random_state也就是“随机种子数”，也就是该组随机数编号。在重复实验的时候，保证得到一组一模一样的随机数，如果random_state设置为0或者不填，每次都会产生不一样的结果。随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同，也会产生相同的随机数。random_state取值的范围为0~2^32
- 机器学习 线性回归：正规方程与梯度下降
从白天到早上
线性回归算法回归机器学习
正规方程：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_diabetes#导入数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#划分数据集#sklearn.model_selection.train_test_split是scikit-learn中的一个函数，#用于
- 机器学习模型选择评估和超参数调优
一马平川的大草原
机器学习后端数据应用机器学习人工智能深度学习
如何选择模型？如何评估模型？如何调整模型的超参数？模型评估要在测试集上进行，不能在训练集上进行，否则评估的准确率总是100%，模型调参要在验证集上迭代进行。所以，一般我们准备好数据集后，要将其分为训练集和测试集，分配比例一般在5：5到8：2之间，即最多训练集80%，测试集20%，验证集包含在训练集中。sklearn中有sklearn.model_selection.train_test_split
- 关于x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=0)
我是真的菜啊啊
深度学习python机器学习深度学习
X_train,X_test,y_train,y_test=sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4,random_state=0,stratify=y_train)train_data：所要划分的样本特征集train_target：所要划分的样本结果test_size：样本占比，如
- 什么是交叉验证?什么是网格交叉验证?
西瓜皮_2cd4
交叉验证:1)简单交叉验证:随机地将已给数据分为两部分,一部分作为训练集,另一部分作为测试集sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,**options)2)S折交叉验证:首先随机的将已给数据切分为S个互不相交的大小相同的子集:然后利用S-1个子集的数据训练模型,利用余下的子集测试模型;将这一过程对可能的S种选择重复进行,最后选出S次评测中平
- label y 训练集测试集x_训练集测试集划分 train_test_split(X, y, stratify=y）
weixin_39589253
labely训练集测试集x
sklearn——train_test_split随机划分训练集和测试集sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集官网文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html一般形式:train_tes
- sklearn.model_selection.train_test_split函数
不负韶华ღ
#sklearnsklearn机器学习python
函数原型sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,test_size=None,train_size=None,random_state=None,shuffle=True,stratify=None,)函数说明train_test_split函数用于将数据集细分为训练集和测试集。参数*arrays表示待划分的数据集，可以是列表、numpy数
- train_test_split用法总结
TravelingLight77
ML
sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集官网文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split一般形式：trai
- 机器学习sklearn.model_selection.train_test_split函数使用
纳兰瑞雪
pythonpython机器学习sklearn
splitting=train_test_split(*arrays,**options) 如：X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=0,shuffle=False)参数参数说明备注splittingX_trainlist,length=2*len(arrays)Listcont
- train_test_split()函数用法
sweettea~
Pythonpythonsklearn
链接:sklearn.model_selection.train_test_split1用途分裂数组或矩阵为随机的训练集和测试集。是一个快速实用的工具，能够包装输入验证、next(ShuffleSplit().split(X,y))以及应用，然后将数据输入到单个调用中，以便在一行中拆分（也可以选择子采样）数据。sklearn.model_selection.train_test_split(*ar
- 机器学习（数据集准备）
慢慢ss
机器学习
一、数据集的划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效划分比例：训练集：70%80%75%测试集：30%20%30%sklearn.model_selection.train_test_split(arrays,*options)x数据集的特征值y数据集的标签值test_size测试集的大小，一般为floatrandom_
- python 自动划分数据集为测试集和验证集train_test_split
一头特立独行的驴
nlppython深度学习机器学习
如果不想看具体参数的可以拉到最后看通常使用方式用train_test_split可以自动帮你把数据集划分为测试集和验证集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitoutput=sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,test_size=None,train_size=None,rand
- 分割训练集和测试集(train_test_split)
*Snowgrass*
机器学习
sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4,random_state=0,stratify=y_train)参数：train
- sklearn.model_selection.train_test_split使用
布尔722
sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集官网文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split一般形式：trai
- sklearn.model_selection.train_test_split
FlyDremever
pythonML&DL
sklearn.model_selection.train_test_split1、函数原型 sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,**options)2、函数功能 train_test_split（）是sklearn.cross_validation模块中用来随机划分训练集和测试集将数组或矩阵拆分为随机训练子集和测试子集3、参数说明
- 数据集划分函数sklearn.model_selection.train_test_split参数详解
铲屎的胖虎
数据分析数据分析
该函数可以随机划分样本数据为训练集和测试集，并返回划分好的训练集和测试集数据。sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3,random_state=5)参数详解：train_data：待划分样本数据train_target：待划分样本数据的结果，与train_data一一对应test_
- sklearn.model_selection.train_test_split(random_state=42) 与 np.random.seed(42)的联系和原理详解
Sany 何灿
数据挖掘
np.random.seed()np.random.seed()利用随机数种子，指定了一个随机数生成的起始位置，使得每次生成的随机数相同。问题：np.random.seed()是否一直有效np.random.seed(Argument)的参数作用?Code1importnumpyasnpif__name__=='__main__':i=0while(i<6):if(i<3):np.random.s
- train_test_split 函数
帅气地沉迷于学习无法自拔
机器学习Pythonpython机器学习
在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从sklearn.model_selection中调用train_test_split函数简单用法如下：X_train,X_test,y_train,y_test=sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4,rand
- train_test_split用法
MVincent
python数据分析
sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集官网文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split一般形式：trai
- 一文搞懂Python Sklearn库使用
目录1、LabelEncoder2、OneHotEncoder3、sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集4、pipeline5perdict直接返回预测值6sklearn.metrics中的评估方法7GridSearchCV8StandardScaler9PolynomialFeatures4、10+款机器学习算法对比4.1生成数据4
- 用train_test_split进行训练集和测试集的随机切分
csdn_youth0605
数据处理
X_train,X_test,y_train,y_test=sklearn.model_selection.train_test_split(sample_data,sample_target,test_size=0.25,train_size=None,random_state=0,stratify=y_train)train_data：所要划分的样本特征集train_target：所要划分的样
- 《Python机器学习》笔记---第三章：使用scikit-learn实现机器学习分类算法
joshuasea
机器学习
知识点1：sklearn.model_selection.train_test_split（）随机划分训练集和测试集原文demo：fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0)一般形式：
- 深度学习 | sklearn的train_test_split()各函数参数含义解释（超级全）
Cindy's
在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从sklearn.model_selection中调用train_test_split函数简单用法如下：X_train,X_test,y_train,y_test=sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4,rand
- 纯随机采样(train_test_split)和分层采样(StratifiedShuffleSplit)| sklearn库实现
Sany 何灿
数据挖掘
Scikit-Learn提供了一些函数，可以用多种方式将数据集分割成多个子集。sklearn.model_selection.train_test_split是纯随机的取样方法，即没有对原数据集进行分层，具体调用如下：fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splittrain_set,test_set=train_test_split(data,t
- sklearn：随机划分训练集和测试集
JepsonWong
机器学习
一、sklearn.model_selection.train_test_split作用：随机划分训练集和测试集官网文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split一般形式
- sklearn实践（二）：决策树
Breezerf
sklearn实践（二）：决策树一、数据处理继续上次聚类的练习，基于稍作处理的数据，在决策树中，只需划分一下训练集和测试集即可这里用到的是sklearn.model_selection.train_test_split()函数原型：sklearn.model_selection.``train_test_split(**arrays*,**options)函数实现的功能：Splitarraysor
- train_test_split()函数
鹏大大大
Python
sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集官网文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split一般形式：trai
- sklearn.model_selection.train_test_split
每天进步一点点2017
sklearn机器学习
数据集划分：sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,**options)主要参数说明：*arrays：可以是列表、numpy数组、scipy稀疏矩阵或pandas的数据框test_size：可以为浮点、整数或None，默认为None①若为浮点时，表示测试集占总样本的百分比②若为整数时，表示测试样本样本数③若为None时，testsize自动
- 矩阵求逆（JAVA）初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆（JAVA）
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
典型设置：
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误）
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中，ProgressBar 可以展示到按钮前面，并且为之在按钮的中间，但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了，按钮再前面，ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下：
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1，两者区别
du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply，用还是不用？
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类，它内部包含两个类，1. SendThread 2. EventThread， SendThread负责客户端和服务器端的数据通信，也包括事件信息的传输，EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法：
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置？
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问：unity 3d实例化位置出现布置？
答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下：
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。
首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据：
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为：
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自： http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解，还是先简单实现：
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1）根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于
Windows
操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2）/bin /bin 目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！
PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。
