實訓小結(4)

2021-09-14 05:26:56 字數 2506 閱讀 8101

今天已經實訓結束了,得個空閒的時候將之前沒上傳的筆記上傳

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隨機數隨機數其實是偽隨機數,這些數其實是有規律的

seed()種子(初始值) ——> 隨機數生成器(演算法)——>返回兩樣東西(隨機數,生成下乙個隨機數的種子)

這個種子用來再繼續生成新的隨機數

while(num<5):

np.random.seed(1)

print(np.random.random())

num+=1

生成相同的隨機數,每次的隨機種子都是1,相同的初始值,最後生成的是相同的隨機數

num1=0

np.random.seed(2)

while(num1<5):

print(np.random.random())

num1+=1

第一次迴圈的時候,使用的是自己定義的種子,後面的迴圈是隨機數生成器自己生成的新種子

總結:1.偽隨機數並不是假隨機數,這裡的「偽」是有規律的意思,就是計算機產生的偽隨機數既是隨機的又是有規律的。

2.隨機種子來自系統時鐘,確切地說,是來自計算機主機板上的定時/計數器在記憶體中的記數值。

3.隨機數是由隨機種子根據一定的計算方法計算出來的數值。所以,只要計算方法一定,隨機種子一定,那麼產生的隨機數就不會變。也就是說,偽隨機數也是某種對應對映的產物,只不過這個自變數是系統的時間而已

4.如果你每次呼叫srand()時都提供相同的種子值,那麼,你將會得到相同的隨機數序列

一、梯度提公升回歸:gbr (gradient boosting regression)

lstm:長短期記憶網路

二、關於re模組的group中數字的含義

import re

str = 'say hello world! hello python'

pattern = re.compile(r'(?phell\w)(?p\s)(?p.*ld!)') # 分組,0 組是整個 hello world!, 1組 hello,2組 ld!

search = re.search(pattern, str)

print('group 0:', search.group(0)) # 匹配 0 組,整個字串

print('group 1:', search.group(1)) # 匹配第一組,hello

print('group 2:', search.group(2)) # 匹配第二組,空格

print(search.group('first'))

0 表示整個字串,1表示第一組,。。。

關於正規表示式中^的用法

用法一:限定開頭,^在外面代表是為首

/^a/會匹配"an e"中的a,但是不會匹配"ab a"中的a

用法二:^在裡面代表是非

[^a-z\s]會匹配"my 3 sisters"中的"3" 這裡的」^」的意思是字元類的否定,上面的正規表示式的意思是匹配不是(a到z和空白字元)的字元。

程式設計常識:

一、不帶括號時,呼叫的是這個函式本身 ,是整個函式體,是乙個函式物件,不須等該函式執行完成

二、帶括號(引數或者無參),呼叫的是函式的執行結果,須等該函式執行完成的結果

tensorflow程式典型的分為兩個部分

第一部分建立計算圖,構建階段:建立表示機器學習的模型和計算圖,需要去訓練模型的計算圖

第二部分執行階段,通常執行loop迴圈重複訓練步驟,每一步訓練小批量資料,逐漸改善模型的引數

**波士頓房價的影響因子:

crim:城鎮人均犯罪率。

zn:住宅用地超過 25000 sq.ft. 的比例。

indus:城鎮非零售商用土地的比例。

chas:查理斯河空變數(如果邊界是河流,則為1;否則為0)。

nox:一氧化氮濃度。

rm:住宅平均房間數。

age:1940 年之前建成的自用房屋比例。

dis:到波士頓五個中心區域的加權距離。

rad:輻射性公路的接近指數。

tax:每 10000 美元的全值財產稅率。

ptratio:城鎮師生比例。

b:1000(bk-0.63)^ 2,其中 bk 指代城鎮中黑人的比例。

lstat:人口中地位低下者的比例。

medv:自住房的平均房價,以千美元計。

住宅用地超過 25000 sq.ft. 的比例,住宅平均房間數,每 10000 美元的全值財產稅率,輻射性公路的接近指數對房價的影響因素較大

整合回歸器

隨機森林和提公升樹本質上來說都是決策樹的衍生,回歸樹也可以衍生出回歸版本的隨機森林和提公升樹。

另外,隨機森林還可以衍生出極端隨機森林,其每個節點的特徵劃分並不是完全隨機的

整合回歸模型

extratreesregressor模型使用的效果較好

極端回歸森林模型

第一步:讀取波士頓房價資料

第二步:波士頓房價資料分割

第三步:訓練資料和測試資料標準化處理

第四步:使用模型進行**

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