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help(print)

function()

build in内置模块

default默认

sep默认分割。

end

\n

3.6.5运行最稳定。要依靠PIP管理器。

linux自带python

cd...是退出。

用英文字符，能够容易区分，命令和内容。

字母 数字 不能以数字开头，区分大小写。

输出不加；

文件不用数字开头，要见名知意。

最后一问结果是99.99999,是对的吗

要配置python和pip

可以手动添加。

卸载完后，再删除安装目录。

site-packages

python

设置环境变量。

命令行，交互模式。

exit（）

pip freeze>requirements.txt

pip install -r requirements.txt

script脚本。

在不同平台安装python

实现跨平台运行。

python只是学习计算机语言的敲门砖。

JAVA，C,C++

资产重要作用，，就是弹力，在需要的时候能够成级数的增加财富。

GIT网站。linux的乌班图系统。

进入D盘，要敲两次

dir

mkdir

rmdir

ipconfig

ping

path已经指定了路径

python,将其他语言的功能集成起来。做更重要的内容。

专业的库。

pip install 安装包名

回归>>>均方误差MSE

随机森林>>>分类器比较好用吗?

random_state是不同的特征作为初始的节点来产生的不同的树,所以需要不同的特征

袋装法,有放回的随机抽样技术

n个样本组成的自助集

bootstrap>>默认为True

袋外数据(out of bag data,简写为oob)

criterion 不纯度的衡量指标

有基尼系数和信息熵,信息熵的增益

n_estimators 这是森林中树木的数量,基评估器的数量,default-10

实例化-交叉验证

波动本质上是一样的,  但集成算法压倒性的强

集成算法

调参曲线,交叉验证,网格算法    调参方法

base estimator 基评估器

boosting 结合弱评估器一次次对难以评估的对象进行攻克

对特征提问得出决策规则-决策树

degree：默认为2，输入的整数越大，升入的维度越高

ordinal：会返回一列特征

什么是正则化路径？

不同a对应的特征向量的参数的取值所对应的矩阵

eps, n_alphas作用?帮助生成很小的a的取值

岭回归和LASSO的评估指标？岭回归是R2，LASSO是MSE

参数alpha_和alphas_？最佳a、自动生成的a

岭回归和LASSO计算交叉验证结果的区别？

ridge.cv_values_.mean(axis=0)#跨行求均值

lasso.mse_path_.mean(axis=1)#跨列求均值

为什么要用LASSO特征选择？LASSO对alpha敏感

如何画一条水平的虚线？