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  • mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    倒是解決了我的坐標(biāo)軸負(fù)號(hào)不顯示的問題

    matplotlib,seaborn中文亂碼問題

    在windows下面,matplotlib畫圖中文會(huì)顯示亂碼,主要原因是matplotlib默認(rèn)沒有指定中文字體。 有兩種解決方案。 在畫圖的時(shí)候指定字體 這種方法比較麻煩,...

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    matplotlib,seaborn中文亂碼問題

    在windows下面,matplotlib畫圖中文會(huì)顯示亂碼,主要原因是matplotlib默認(rèn)沒有指定中文字體。 有兩種解決方案。 在畫圖的時(shí)候指定字體 這種方法比較麻煩,...

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    Excel制作項(xiàng)目時(shí)間軸

    作者:Tina Xu 前記:本文是操作實(shí)用性文章,分為上下兩篇。文章有點(diǎn)長,需要耐心,最好能對(duì)著操作一遍。為了讓文章讀起來不那么吃力,很多操作在截圖中反應(yīng),精簡了文字表達(dá)。本...

  • @withHolder 哪里有問題,我的確改了一個(gè)地方,但是是畫圖的地方。因?yàn)椴桓牡脑拡D形會(huì)很難看。 可能數(shù)據(jù)有問題吧?,F(xiàn)在用RF感覺沒什么問題了

    Sklearn randomforest與bagging算法使用

    bagging與randomforest是集成學(xué)習(xí)中的兩個(gè)比較出名的算法, 特點(diǎn)是都可以并行。本文根據(jù)UCI 的glass數(shù)據(jù)集,使用sklear的RandomForestC...

  • 感覺都是湊起來的,cv驗(yàn)證如何調(diào)參, max_depth等參數(shù)如何調(diào)整并沒有很好的說明。 還有eta的典型值,文檔里默認(rèn)值是0.3, 而你給的是0.01-0.2, 請(qǐng)問是自己的經(jīng)驗(yàn)嗎?

    機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)之XGBoost

    以下內(nèi)容屬于經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的建模模塊,建模模塊目前包括 lasso 和 XGBoost,文章內(nèi)容屬于 XGBoost。 建模 XGBoost 功能介紹 xgboost 是大規(guī)模并行...

  • @Patrick_0b27 開源的其它的我不知道。 兩個(gè)思路, 一個(gè)是簡單的在自定義字典里面添加, 另一個(gè)可以考慮機(jī)器學(xué)習(xí)的方法去解決。

    ElasticSearch實(shí)現(xiàn)拼音以及多音字搜索

    elastic默認(rèn)的分詞插件對(duì)中文支持不好,比如對(duì)中華人民共和國進(jìn)行分詞的時(shí)候: 安裝插件之后,需要重新更新一下mapping,以實(shí)現(xiàn)拼音+多音字的搜索結(jié)果: 搜索實(shí)現(xiàn)的結(jié)果...

  • Scikit-learn使用總結(jié)

    在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用中,scikit-learn是一個(gè)功能強(qiáng)大的python包。在數(shù)據(jù)量不是過大的情況下,可以解決大部分問題。學(xué)習(xí)使用scikit-learn的過程中,...

  • 特征工程

    文章主要參考于大神城東(部分認(rèn)為有問題的地方進(jìn)行了修改) 1. 特征工程是什么? 數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限,而模型和算法只是逼近了這個(gè)上線而已。特征工程的本質(zhì)是一項(xiàng)工程...

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茴香豆的茴,有六種寫法
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