1.【Python机器学习系列】sklearn机器学习模型的码阅保存---pickle法
2.Python机器学习系列一文讲透机器学习中的K折交叉验证（源码）
3.sklearn：Python语言开发的通用机器学习库
4.史上最全面K近邻算法/KNN算法详解+python实现
5.书单来了 |开学季，来份程序员快乐书单
6.基于 Toad 的码阅评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）

【Python机器学习系列】sklearn机器学习模型的保存---pickle法

       在Python机器学习系列中，sklearn库的码阅pickle功能为我们提供了方便的模型保存与加载机制。pickle是码阅Python标准库，它的码阅序列化和反序列化功能使得模型的存储和复用变得简单易行。

       首先，码阅eclipse jar包源码通过pickle的码阅pickle.dump()函数，我们可以将训练完成的码阅模型序列化为一个.pkl文件，这个过程就是码阅将复杂对象转化为可存储的字节流，便于后续的码阅保存和传输。然后，码阅当需要使用模型进行预测时，码阅通过pickle.load()函数，码阅我们可以从文件中反序列化出模型，码阅恢复其原始状态。码阅

       具体操作中，数据的划分是基础，通常将数据分为训练集和测试集。接着，利用训练集对模型进行训练，训练完成后，利用pickle.dump()保存模型。而在模型推理阶段，只需通过pickle.load()加载已保存的模型，输入测试集数据进行预测，以评估模型的性能。

       作者是一位在研究院从事数据算法研究的专家，拥有丰富的科研经验，曾在读研期间发表多篇SCI论文。他致力于分享Python、机器学习等领域的实践知识，以简洁易懂的方式帮助读者理解和应用，对于需要数据和源码的朋友，他鼓励直接联系他获取更多信息。

Python机器学习系列一文讲透机器学习中的K折交叉验证（源码）

       本文介绍机器学习中的K折交叉验证的使用方法。交叉验证是一种评估模型性能的技术，通过将数据集划分为训练集和验证集，开红源码多次重复过程来估计模型在未知数据上的表现。K折交叉验证是将数据分为K份，选取其中K-1份为训练数据，剩余一份为测试数据，循环进行测试。此方法适用于数据量较小的场景。

       实现K折交叉验证，首先需准备数据。方法一使用`KFold.split()`实现，设置n_splits=5表示进行5折交叉验证，计算每次的准确率并求平均。方法二直接使用sklearn中的`cross_val_score()`函数，效果与方法一相同。

       K折交叉验证在实际应用中具有多种场景。方法一用于选择模型效果最好的数据集划分，通过`KFold`生成的训练集和测试集索引，划分数据集，训练模型并评估性能，选择具有最佳性能的数据集划分，打印最佳索引以进一步分析和使用。

       方法二用于比较不同模型的评分，选择最优模型。通过比较不同模型的评分，选择评分较高的模型，通常具有更好的性能。

       总结，K折交叉验证是评估模型性能的重要技术，能有效提升模型泛化能力。本文介绍了其原理、实现方法及应用场景，旨在帮助读者理解和应用这一技术。关注我，获取更多数据集和源码，一起交流成长。

sklearn：Python语言开发的通用机器学习库

       sklearn，Python中的npoi源码下载强大机器学习工具，对于实际项目应用，即便基础理论不足，也能通过API直接操作。它不仅是算法库的典范，其详尽文档如同《金刚经》般指导学习者入门。

       sklearn库的核心价值在于其广泛且完善的算法覆盖，以及易懂的文档设计。掌握基本的机器学习理论，结合sklearn提供的基础概念，如training data和model selection，就能有效利用其功能。它主要分为六个模块：分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。

       实现机器学习项目通常分三步：数据预处理、模型构建与预测以及模型评估。以Iris数据集为例，通过数据划分、kNN分类，我们能快速上手sklearn的API。模型评估则涉及精确率、召回率等指标，确保模型效果。

       虽然深入理解sklearn需要一定的理论基础，但实际应用中，调用API而非底层实现更为常见。学习sklearn，可以分为三个层次：调用、调参和嚼透。初期只需掌握基本调用，随着经验积累，再逐步深入理解算法细节和调优。

       总结来说，sklearn是党政管理源码一个实用且强大的工具，适合初学者快速入门机器学习。在实际应用中，利用现有的库和理解源码是更明智的选择。而对于更深层次的理解，可以参考《全栈数据之门》或其他相关书籍。

史上最全面K近邻算法/KNN算法详解+python实现

       本文内容整理自贪心学院付费课程，课程网址：AI教AI。

       本文github源代码网址：[此处应填写源代码网址]

       本文目录：

       1. KNN算法的核心思想

       2. 用sklearn实现KNN代码讲解

       3. KNN具体的实现步骤详解

       4. 用python从零开始实现一个KNN算法

       5. K近邻的决策边界以及决策边界的python可视化实现

       6. 用交叉验证选择超参数K

       7. 用特征缩放解决KNN算法的潜在隐患

       8. KNN 算法总结

       1. KNN算法的核心思想

       KNN算法是一种简单有效的机器学习算法，主要用于分类问题，也适用于回归问题。KNN算法的核心思想是：给定一个预测目标，计算预测目标和所有样本之间的距离或相似度，选择距离最近的前K个样本，通过这些样本来投票决策。

       2. 用sklearn实现KNN代码讲解

       使用sklearn库导入数据集，进行数据集分割，导入KNN模块，定义KNN对象，进行预测和计算准确率。

       3. KNN具体的实现步骤详解

       实现KNN算法需要具备四个方面的信息：特征工程、样本标注、相似度计算、选择最合适的K值。

       4. 用python从零开始实现一个KNN算法

       从零开始实现KNN算法，需要编写代码来计算距离、选择K值、进行投票决策等。

       5. K近邻的决策边界以及决策边界的python可视化实现

       决策边界的可视化实现可以通过改变K值来观察决策边界的变化。

       6. 用交叉验证选择超参数K

       使用交叉验证来选择K值，通过多次验证来确保结果的稳定性。

       7. 用特征缩放解决KNN算法的潜在隐患

       特征缩放可以解决KNN算法中特征值范围差异带来的问题。

       8. KNN 算法总结

       总结KNN算法的核心思想、实现步骤、潜在隐患和解决方法。

书单来了 |开学季，来份程序员快乐书单

       程序员快乐书单：充实你的vc源码 csdn9月

       开学季，让阅读成为你的新开始。以下精选书单，为你提供从编程基础知识到专业进阶的全面知识，让每一次“小步快跑”，都成为改变生活的动力。

       1. 程序是怎样跑起来的（第3版）

       理解程序运行底层逻辑，轻松掌握编程基础知识。从计算机结构到操作系统，书中以图配文形式，详尽解释程序运行的全过程。

       2. Linux命令行与shell脚本编程大全（第4版）

       深入学习Linux命令行与shell脚本编程，从基础到高级，全领域覆盖。新版本全面更新，包含最新特性与实际应用案例。

       3. C语言程序设计：现代方法（第2版•修订版）

       豆瓣评分9.3的C语言权威教材，以现代方法介绍C语言，强调标准与软件工程，适用于各层次学习者。

       4. 明解C++

       以浅显易懂的方式讲解C++基础知识，通过代码示例与图表，透彻解析C++编程。

       5. On Java 中文版（基础卷）

       基于Java最新版本的编程思想教程，深入解读核心语法与变化，适合Java学习者。

       6. Python工匠：案例、技巧与工程实践

       基于本土项目案例，结合互联网大厂经验，系统进阶Python，实践工程代码。

       7. JavaScript悟道

       JSON之父力作，深入剖析JavaScript原理与进阶，掌握语言精髓。

       8. Vue.js设计与实现

       Vue.js框架作者推荐，基于Vue.js 3，解析设计细节，全面理解框架。

       9. Go语言设计与实现

       全面解读Go语言，结合源代码与，系统学习语言特性与实现。

       . R语言实战（第2版）

       掌握R语言与数据处理，通过实战案例，实现数据科学技能提升。

       . Rust程序设计

       深入学习Rust语言，掌握性能与安全平衡，编写高效代码。

       . SQL基础教程（第2版）

       双色印刷教程，全面学习SQL语言与数据库操作，提升编程能力。

       . 图解HTTP

       系统介绍HTTP协议，通过实例与图表，深入理解通信原理。

       . 分布式架构原理与实践

       从理论到实践，全面解析分布式技术，掌握应用服务拆分与协同。

       . 深入剖析Kubernetes

       全面解析Kubernetes设计思想，深入学习容器技术。

       . Python 3网络爬虫开发实战（第2版）

       Python网络爬虫实战教程，案例丰富，适合零基础学习。

       . Excel+Python：飞速搞定数据分析与处理

       利用Python自动化Excel任务，显著提高办公效率。

       . 啊哈！算法

       轻松入门算法，以实际应用为出发点，幽默语言与插图讲解。

       . 大规模推荐系统实战

       从基础到进阶，全面介绍推荐系统，实践工业应用。

       . 深度学习入门：基于Python的理论与实现

       深度学习入门教材，深入浅出解析原理与实现。

       . 程序员的数学（第2版）

       轻松掌握编程所需数学知识，培养数学思维。

       . 机器学习：公式推导与代码实现

       基于NumPy与sklearn，深入解析主流机器学习算法。

       . 凤凰项目：一个IT运维的传奇故事（修订版）

       融合管理理论与实践案例，提供全面的IT运维理念。

       今日推荐

       希望这份书单能激发你的学习热情，让阅读成为你成长的阶梯。如果你有其他感兴趣的书单需求，请在评论区告诉我们！

基于 Toad 的评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）

       欢迎关注@Python与数据挖掘 ，专注于 Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具！

       toad 是一个专为风险评分卡建模而设计的工具包，它功能强大且使用便捷，能简化模型构建过程中的多个步骤，包括数据探索、特征筛选、分箱、WOE变换、建模、模型评估、分数转换等，深受行业用户的喜爱。如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎在文末进行技术交流。

       以下是基于 toad 的评分卡模型构建流程详解：

       首先，要安装 toad，使用 pip 命令即可完成。

       导入库和数据读取：演示数据包含条记录，个特征，其中个为特征变量，一列为主键和一列为标签（Defaulter）。数据中有离散型和连续型变量，且存在一定数量的缺失值。为了模型检验，使用 sklearn 的 train_test_split 函数将数据划分为训练集和测试集。

       数据探索：使用 toad.detect 方法检测数据情况，获取每列特征的统计信息，如缺失值、唯一值、数值变量的平均值、离散型变量的众数等。此外，通过 toad.quality 方法输出每个变量的 iv 值、gini 指数、熵值和唯一值，结果按 iv 值排序。

       特征筛选与分箱：使用 toad.selection.select 方法筛选变量，根据缺失值占比、iv 值、相关性进行变量选择。筛选后，从个特征中选出个变量。接着，使用 toad.transform.Combiner 类进行分箱，支持多种分箱方法，如卡方分箱、决策树分箱、等频分箱、等距分箱和最优分箱。根据实际需求调整参数，完成变量分箱。

       WOE 转换：在分箱调整完成后，使用 WOE 转换方法。仅转换被分箱的变量，并确保所有变量经过 WOE 转换。

       逐步回归特征筛选：使用 toad.selection.stepwise 方法进行特征筛选，调整参数以获得最佳结果。使用 toad.metrics.PSI 函数检验 WOE 转换后的特征稳定性。

       建模与评估：首先使用逻辑回归（LR）构建模型，评估模型结果，常用指标包括 KS（Kolmogorov-Smirnov）值、AUC（曲线下面积）和 PSI（预测分箱稳定性指数）。使用 toad.metrics.KS_bucket 函数评估模型预测分箱后的信息，包括分数区间、样本量、坏账率和 KS 值。

       评分转换：使用 toad.ScoreCard 函数将逻辑回归模型转换为标准评分卡。调整参数以适应实际需求，包括基准评分、比率、基准奇偶比等。

       至此，通过使用 toad，可以快速完成评分卡模型的全流程构建。在实际工作中，根据数据特性和需求调整参数，以满足特定任务需求。本文提供了 toad 的功能介绍和评分卡建模基础流程，实际应用时，只需根据实际情况调整流程和参数即可。

       关注@Python与数据挖掘，获取更多优质文章与技术交流。

Python深度学习系列网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）

       本文探讨了深度学习领域中网格搜索神经网络超参数的技术，以丢弃率dropout为例进行案例分析并提供源码。

       一、引言

       在深度学习模型训练时，选择合适的超参数至关重要。常见的超参数调整方法包括手动调优、网格搜索、随机搜索以及自动调参算法。本文着重介绍网格搜索方法，特别关注如何通过调整dropout率以实现模型正则化、降低过拟合风险，从而提升模型泛化能力。

       二、实现过程

       1. 准备数据与数据划分

       数据的准备与划分是训练模型的基础步骤，确保数据集的合理分配对于后续模型性能至关重要。

       2. 创建模型

       构建模型时，需定义一个网格架构函数create_model，并确保其参数与KerasClassifier对象的参数一致。在定义分类器时，自定义表示丢弃率的参数dropout_rate，并设置默认值为0.2。

       3. 定义网格搜索参数

       定义一个字典param_grid，包含超参数名称及其可选值。在本案例中，需确保参数名称与KerasClassifier对象中的参数一致。

       4. 进行参数搜索

       利用sklearn库中的GridSearchCV类进行参数搜索，将模型与网格参数传入，系统将自动执行网格搜索，尝试不同组合。

       5. 总结搜索结果

       经过网格搜索后，确定了丢弃率的最优值为0.2，这一结果有效优化了模型性能。

       三、总结

       本文通过案例分析与源码分享，展示了如何利用网格搜索方法优化神经网络模型的超参数，特别是通过调整dropout率以实现模型的正则化与泛化能力提升。在实际应用中，通过合理选择超参数，可以显著改善模型性能，降低过拟合风险。