神经网络与深度学习笔记汇总四

往期回顾

将之前掘金写的学习笔记所遇困难搬到这里，方便查看复习

学习内容

1、在信号处理中认为信号具有较大的方差，噪声有较小的方差，信噪比就是信号与噪声的方差比，越大越好。

2、标准正态分布说明，各个点的纵坐标与均值偏差不大（二维）,这样的话离散型弱，即线性更强，线性回归更好。实际上，线性类模型都需要标准化。

3、标准化-》主要目的是方便数值优化，因为线性类模型都是涉及梯度的

遇到问题：

手动导入wordcloud库

遇到问题is not a supported wheel on this platform
学习内容

1、上述问题是因为自己下的模块跟python版本对不上号，下载对应版本即可

2、

plt.imshow(wordcloud)

plt.title('Top genres')

plt.axis("off")

plt.show()

生成词云

3、
skewed_feats = skewed_feats[skewed_feats > 0.75]
设为0.75原因是因为skew 太高的情况下，特征值会有较为严重的 shake up，特征的变化对于模型的影响很大。这里选的是>0.75，选的大的，可以发现偏得很严重。

遇到问题：

报错

学习内容

1、拉普拉斯平滑

零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0，不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是0。

解决方法

使用加 lambda（1≥lambda≥0）来代替简单加1，此时分母也要记得加上N*lambda

2、pd.read_csv() 读取文件时报错误，可尝试

with open(r"C:\Users\hp\Desktop\1\film\train.csv") as f: train = pd.read_csv(f) f.close()

遇到问题：

如何判断泛化能力

维数灾难问题

学习内容

1、维数越高，分类性能越优

2、问题一

3、奇异值的计算是一个难题，是一个O(N^3)的算法。在单机的情况下当然是没问题的，matlab在一秒钟内就可以算出1000 * 1000的矩阵的所有奇异值，但是当矩阵的规模增长的时候，计算的复杂度呈3次方增长，就需要并行计算参与

4、
维数问题可参考
https://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/38929215

学习内容

1、

特征如果不归一化，会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。
方法如下

学习内容

1、axis为0和1时分别代表的含义：

二维数据拥有两个轴

第0轴沿着行的垂直往下，axis=0表示该函数按行运行

第1轴沿着列的方向水平延伸，axis=1表示该函数按行运行

2、看到了个分类

常用的回归：线性、决策树、SVM、KNN；

集成回归：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees

常用的分类：线性、决策树、SVM、KNN，朴素贝叶斯；集成分类：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees

常用聚类：k均值（K-means）、层次聚类（Hierarchical clustering）、DBSCAN

常用降维：LinearDiscriminantAnalysis、PCA

学习内容：

1、data参数如果要传必须传bytes（字节流）类型的，如果是一个字典，先用urllib.parse.urlencode()编码。

2、获取真实地址（爬网易云音乐）

def get_real_url(url,try_count = 1):
    req = urllib.request.Request(url)
    response = urllib.request.urlopen(req)
    dk = response.geturl()
    return dk

3、urllib.request.Request()不是一个函数，而是一个类

学习内容：

1、得到单选框值可以用回调函数，例如

 for i in range(2):
        Radiobutton(fram4,variable = v,
                    text = 'python' + str(i),
                    value = i,
                    command = callRadobuttonPrint(i)).pack(side = LEFT)

每当点击按钮时，系统会调用相应处理函数

或者用var.get()得到value的值，再用if value1调用QQ音乐下载2调用网易云音乐下载来实现功能

2、混音器重启，会出现卡机情况，其实问题不出在混音器（昨日问题）出在导入包出错

遇到问题：
多线程无法实现
multiprocess下载不了

学习内容：

1、以上问题，百度给的方法：multiprocessing 在Python3.X中不属于第三方库，你可以之直接调用from multiprocessing import pool 进行检验看是否存在，还有一种解决办法就是在找到/multiprocessing/setup.py文件setup.py中的print修改为print(xxx)变成Python3支持的语法。

2、SyntaxError: Missing parentheses in call to ‘print’. Did you mean print(‘xxxxx’)?=》在Python3.x之中print语句没有了，取而代之的是print()函数。

3、list index out of range

原因：

1.超出最大范围

2.list为空

遇到问题：

播放音乐

出现错误代码

混音器系统未初始化

学习内容：
1、代码封装，丢到一个文件夹之后还要创多个init.py文件,前后加"__",里面可以为空，用于索引
2、实现绑定回车键

AAA.bind('<Return>', BBB)

AAA为tk名字，BBB为所调用函数，注意是return ，不是enter

往期回顾

吴恩达神经网络和深度学习笔记（广播，激活函数）.
神经网络与深度学习笔记汇总一.
神经网络与深度学习笔记汇总二.
神经网络与深度学习笔记汇总三.
神经网络与深度学习笔记汇总四.
神经网络与深度学习笔记汇总五.

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