python学习曲线_python画学习曲线 - CSDN
  • Python学习曲线

    2020-06-12 16:28:42
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    经历长达近一个月的资源筛选过程终于结束,总共1.5T百度网盘的资源经过:去重、筛选、整理、归档之后一份粗略的Python学习曲线资源已经成型,虽然中间经历了很多坎坷,不过最终还是完成。猪哥也是第一时间与大家分享出来。

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    我把这些资源分为了七个不同的阶段,从零基础开始难度是依次递增,其实就是对应上面学习曲线图;

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    这是猪哥推荐的Python学习曲线,基本上是某马的视频教程,这个学习曲线从零基础开始

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    昨天看到一则新闻“19岁少年培训被坑而自杀”,当时真的很愤怒!!!这也使得猪哥更加坚定的坚持免费分享的原则,如果你觉得此文章好请分享给你的每一位朋友:也许你一个不经意的善意之举,却是他人人生的一个转折点。

    脚本:小猪

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  • python学习曲线

    2019-07-10 18:53:34
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    一、网站论坛学习资源

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    Py自动化测试博客 https://dwz.cn/raopItkV 一个自动化测试大佬的博客
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    刘江的Django https://dwz.cn/udQayyZY 最适合入门的Django教程
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    吴恩达机器学习 https://dwz.cn/F8Aad3DY 网易云课堂(中/英字幕)
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    二、学习曲线

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    三、优质资源

    我把这些资源分为了七个不同的阶段,难度是依次递增,其实就是对应上面学习曲线图;

    本资源一共800G,永久保存,并且会持续更新,建议大家转发收藏,方便以后查找学习;
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    这是猪哥推荐的Python学习曲线,基本上是某马的视频教程,这个学习曲线适合零基础的同学:
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  • Python KNN 学习曲线

    2019-07-14 05:46:24
    学习曲线的目的是选择更好的模型参数。以最近邻算法为例,选取最近的多少个数据点,才能达到最优。可以控制训练集不动,调整最近的点的个数,绘制学习曲线。 import matplotlib.pyplot as plt score = [] krange=...

    学习曲线的目的是选择更好的模型参数。以最近邻算法为例,选取最近的多少个数据点,才能达到最优。可以控制训练集不动,调整最近的点的个数,绘制学习曲线。

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    score = []
    krange=range(1,21) # K值取值范围
    for i in krange:
        clf=KNN(n_neighbors=i)
        clf=clf.fit(Xtrain,Ytrain)
        score.append(clf.score(Xtest,Ytest))
    plt.plot(krange, score)

    结果:

    1010633-20190606205523399-1171977157.png

    可以找出最大值所在的索引,找出最佳的k值选择点:

    bestindex=score.index(max(score))
    print(bestindex+1)
    print(score[bestindex])

    输出:

    8
    0.935672514619883

    转载于:https://www.cnblogs.com/heenhui2016/p/10986869.html

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  • Python机器学习——学习曲线

    千次阅读 2018-09-27 14:01:07
    机器学习分为有监督学习和无监督的学习。 有监督学习:对数据的若干特征与若干标签之间的关联性进行建模的过程,确定模型后就能应用到新的未知数据中。进一步可以分为分类和回归任务。分类对应离散型数据,而回归...

    机器学习分为有监督学习和无监督的学习。

    有监督学习:对数据的若干特征与若干标签之间的关联性进行建模的过程,确定模型后就能应用到新的未知数据中。进一步可以分为分类和回归任务。分类对应离散型数据,而回归对应的是连续性数据。SVM、随机森林和神经网络属于有监督的学习。

    无监督学习:对不带任何标签的数据特征进行建模。包括聚类和降维,例如k-means算法等。

    其中半监督学习介于二者之间,适用于数据标签不完整的情况。

    Python机器学习主要调用模块为sklearn,里面有机器学习使用的各种模型算法以及评价指标。

    进行数据分析、建模的过程一般为:读取数据—抽取样本,生成测试集和检验集—调用模型—模型预测—采用模型评价指标,评价模型预测结果

    影响模型质量的两个因素为模型的复杂度以及训练集的规模。模型的学习曲线是指,训练集规模的训练得分/检验集的得分。

    特征:

    • 特定复杂度的模型对较小的数据集容易过拟合,此时训练集的得分较高,检验集的得分较低;
    • 特定复杂度的模型对较大的数据集容易欠拟合;随着数据的增大,训练集得分会不断降低,检验集评分会不断升高;
    • 模型的检验集得分永远不会高于训练集得分,两条曲线不断靠近,却不会交叉。

    本次实验选取多项式模型,通过模型的多项式来提高或减少模型的复杂度,观察学习曲线的变化趋势。

    (一)构造多项式回归模型,生成测试样本数据。

    代码:

    #构造多项式模型
    from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures #专门产生多项式的工具并且包含相互影响的特征集
    from sklearn.linear_model import LinearRegression #线性回归模型
    from sklearn.pipeline import make_pipeline #构造管道
    
    def PolynomialRegression(degree=2, **kwargs): #**kwargs 形参,返回值为字典类型
        return make_pipeline(PolynomialFeatures(degree),
                            LinearRegression(**kwargs))
    
    
    #形成样本数据
    
    import numpy as np
    
    def make_data(N, err=1.0, rseed=1):
        #随机抽样数据
        rng = np.random.RandomState(rseed)
        X = rng.rand(N, 1) ** 2
        y = 10 - 1./ (X.ravel() + 0.1)
        if err > 0:
            y += err * rng.randn(N)
        return X, y
    X, y = make_data(40)

    (二)绘制多项式函数图像

    绘制散点图,和几个多项式函数图像,观察多项式模型拟合效果。

    代码:

    %matplotlib inline
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn; seaborn.set() #设置图形样式
    
    X_test = np.linspace(-0.1, 1.1, 500)[:, None]
    
    plt.scatter(X.ravel(), y, color='black')
    axis = plt.axis()
    for degree in [1, 3, 5]:
        y_test = PolynomialRegression(degree).fit(X,y).predict(X_test)
        plt.plot(X_test.ravel(), y_test, label='degree={0}'.format(degree))
    plt.xlim(-0.1, 1.0)
    plt.ylim(-2, 12)
    plt.legend(loc='best');

    图形:

    就该图形显示,三项式函数和五项式函数的模型拟合结果较为可观,一元线性函数的模型拟合效果较差。

    (三)绘制学习曲线

    观察训练得分和测试得分随着项式的增加,即随着模型复杂度的增加,训练得分和检验得分的变化情况。

    代码:

    from sklearn.learning_curve import validation_curve
    
    degree = np.arange(0, 21)
    train_score,val_score = validation_curve(PolynomialRegression(), X, y,
                                            'polynomialfeatures__degree',
                                            degree, cv=7)
    plt.plot(degree, np.median(train_score, 1),color='blue', label='training score')
    plt.plot(degree, np.median(val_score, 1), color='red', label='validation score')
    plt.legend(loc='best')
    plt.ylim(0, 1)
    plt.xlabel('degree')
    plt.ylabel('score')

    图像:

     结果显示:随着模型复杂度的增加,训练得分(图中的蓝线部分)快速增加,达到饱和之后,增长幅度较低,趋于平缓;

    测试得分(图中红色曲线)先增加,到达某一值后由于过拟合导致得分减少;

    训练得分明显高于测试得分。该结果显示随着当模型复杂度到一定程度时,再增加模型的复杂度对模型的得分可能产生较小的影响或负影响,这个时候就会考虑更换模型。

    (四)增加样本数量,观察模型拟合效果

    在小数据的检验结果上得出,复杂度较高的模型,由于过拟合导致检验得分较低,所以测试,当增加样本数量时,学习曲线的变化情况。

    代码:

    X2, y2 = make_data(200) #生成200个数据样本
    plt.scatter(X2.ravel(), y2)
    
    #重新绘制学习曲线,并将小样本曲线添加上去
    
    degree = np.arange(21)
    train_score2, val_score2 = validation_curve(PolynomialRegression(), X2, y2,
                                               'polynomialfeatures__degree',
                                               degree, cv=7)
    
    plt.plot(degree, np.median(train_score2, 1), color='blue',
            label='train score')
    plt.plot(degree, np.median(val_score2, 1), color='red',
            label='validation score')
    plt.plot(degree, np.median(train_score, 1),color='blue', alpha=0.3,
            linestyle='dashed')
    plt.plot(degree, np.median(val_score, 1), color='red', alpha=0.3,
            linestyle='dashed')
    plt.legend(loc='lower center')
    plt.ylim(0, 1)
    plt.xlabel('degree')
    plt.ylabel('score')

    图像:

     其中虚线代表小数据集的学习曲线,实线代表大数据集的学习曲线。

    结论:大规模数据集的检验得分和测试得分的变化趋势一致,过拟合情况也不是很明显,说明大数据集适合用复杂程度较高的模型。

    展开全文
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