1.【python学习笔记】# TODO
2.sklearn：Python语言开发的源码n源通用机器学习库
3.Python机器学习系列sklearn机器学习模型的保存---pickle法
4.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）
5.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）
6.tf.metrices.auc源码解读

【python学习笔记】# TODO

       在进行一个项目时，我在查看sklearn源码时，源码n源pycharm展示了一个我从未见过的源码n源蓝色标注，对这产生好奇，源码n源我开始查看相关代码，源码n源发现pycharm对注释# TODO进行了高亮。源码n源机源码下载这是源码n源否是IDE特有的解释，还是源码n源python的注释功能呢？通过查询，我了解到这是源码n源谷歌开源项目风格指南中提到的TODO注释。

       TODO注释的源码n源正确形式是，在所有开头处包含"TODO"字符串，源码n源紧跟在后的源码n源应是用括号括起来的名字、邮箱地址或其他标识符，源码n源接着可选的源码n源冒号，后面必须是源码n源一行注释，解释要执行的任务。其主要目的，是为了形成统一的TODO格式，这样添加注释的人就可搜索到，并能根据需要提供更多的细节。写TODO并不保证写的人会亲自解决问题。在写入TODO时，请标注你的名字。

       如果你的TODO是未来某个时间执行的，确保包含指定的日期（例如“年月解决”）或特定事件（如“等到所有的客户都可以处理XML请求就移除这些代码”）。

       在PyCharm中，只需使用Alt + 6快捷键，即可快速查找项目中的全部TODO注释。

sklearn：Python语言开发的通用机器学习库

       sklearn，Python中的强大机器学习工具，对于实际项目应用，即便基础理论不足，fatfs 源码讲解也能通过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，postgres源码书籍再逐步深入理解算法细节和调优。

       总结来说，sklearn是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。

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pickle功能为我们提供了方便的模型保存与加载机制。pickle是Python标准库，它的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，通过pickle的pickle.dump()函数，我们可以将训练完成的模型序列化为一个.pkl文件，这个过程就是将复杂对象转化为可存储的字节流，便于后续的保存和传输。然后，当需要使用模型进行预测时，通过pickle.load()函数，我们可以从文件中反序列化出模型，恢复其原始状态。

       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()加载已保存的外挂辅助源码模型，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。dnf 单机 源码

       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。

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，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。

tf.metrices.auc源码解读

       auc指标在机器学习二分类问题中广泛应用，反映了分类器对正负样本排序的能力。常用的计算方法有tensorflow库中的tf.metrics.auc函数和sklearn中的roc_auc_score()函数。二者均采用极限逼近原理，计算roc曲线下的小梯形面积总和，得到auc值。然而，这两个函数计算的auc值有时会出现较大差异，本文将解析tf.metrics.auc的实现机制。

       tf.metrics.auc函数的定义包含了三个关键参数：labels和predictions为必要的输入，分别代表二分类问题的类别集合和模型预测的得分集合；num_thresholds参数控制计算小梯形的数量，其默认值为，可根据数据集大小进行调整。

       在tf.metrics.auc的实现中，函数返回了auc_value和update_op两个值。auc_value为最终计算得到的auc值，但需先执行sess.run(update_op)后才能获取。这一设计的逻辑在于，update_op是一个操作符，auc_value是标量结果，它们的计算依赖于一个名为compute_auc的函数，该函数基于混淆矩阵的四个值计算auc。

       compute_auc函数内部，真正例率rec和假正例率fp_rate分别对应roc曲线的横坐标和纵坐标。通过计算小梯形之和得到roc曲线下的面积，即auc值。

       在-行，auc_value和update_op的区别在于values和update_ops变量。update_op为操作符，auc_value为标量结果。这两个值的计算在行的_confusion_matrix_at_thresholds函数中进行，该函数接收labels、predictions、thresholds和weights（默认值None）作为输入参数。通过thresholds在[0-1]范围内划分成num_thresholds个段，计算混淆矩阵。

       以values[‘tp’]为例，其计算过程涉及创建本地变量、计算真正例is_true_positive，然后通过assign_add操作更新真正例数量。assign_add返回操作符，因此获取真正例数量需先执行update_ops[‘tp’]。这一过程解释了为何需要执行update_op后才能获取auc_value。

       真正例is_true_positive的计算涉及label_is_pos和pred_is_pos的逻辑与操作。通过数组操作生成阈值矩阵，使用逻辑判断确定预测为正例的样本。最终，通过逻辑与操作得到真正例的判定结果。

       总结，tf.metrics.auc通过计算混淆矩阵和小梯形面积，实现对auc值的高效计算，其内部机制涉及操作符和变量的交互，以及针对不同阈值的真正例和假正例率的计算。

sklearn roc_auc_score源码解读

       在sklearn中，使用roc_auc_score函数计算auc的方法与tf.metrics.auc基本一致，都是基于极限逼近思想，通过计算roc曲线下的小梯形面积来得到auc值。两者的区别主要体现在计算小梯形面积时的阈值设置上。在tf.metrics.auc中，可以指定阈值个数，通常建议设置为与batch size相当的数值，以实现更精确的计算。相比之下，sklearn的roc_auc_score函数直接将阈值个数设定为batch size。

       roc_auc_score函数的定义包括两个主要参数：y_true和y_score。其中，y_true代表真实的分类标签，y_score则是模型预测的评分或概率值。在内部实现中，函数调用_binary_roc_auc_score函数，计算fpr和tpr。然后，使用auc函数计算fpr和tpr下的面积。

       在计算fpr和tpr时，核心在于确定不同阈值下的tp和fp。阈值的产生方式也有所不同：tf.metrics.auc采用等距产生阈值，而roc_auc_score则直接以预测概率scores为阈值。

       roc_curve函数定义了如何计算tp和fp。通过这些值，可以得到tpr和fpr。重点在于了解不同阈值下，tp和fp的值如何表示，它们构成了一个数组。在_binary_clf_curve函数中，通过获取降序的y_score索引，以及一阶差分不为0的索引列表，实现对y_score的去重操作。接着，通过累加操作和阈值索引，计算不同阈值下的真正例tp和假正例fp。

       总结而言，roc_auc_score的实现与tf.metrics.auc较为相似，但细节上有所不同。主要差异体现在阈值个数和阈值的产生方式。通过对比这两种方法，我们能更深入理解auc计算的原理与实现细节。

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。

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       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。