Framework 2.0 中的一个新属性 HelpLink 链接到一个帮助文件上，以提供该异常的更多信息 InnerException 如果此异常是在 catch 块中抛出的，它就会包含把代码发送到 catch 块中的异常 对象 Message 描述错误情况的文本 Source 导致异常的应用程序或对象名 StackTrace 堆栈上方法调用的信息，它有助于跟踪抛出异常的方法 TargetSite 描述抛出异常的方法的.NET 反射对象 在这些属性中，如果可以进行堆栈跟踪，StackTrace 和 TargetSite 是由.NET 运行库自 动提供的。Source 总是由.NET 运行库提供为产生异常的程序集名称(但可以在代码中修改 该属性，提供更专门的信息)，Data、Message、HelpLink 和 InnerException 必须由抛出异常 的代码提供，其方法是在抛出异常前设置这些属性。例如，抛出异常的代码如下所示： if (ErrorCondition == true) { Exception myException = new ClassmyException("Help!!!!"); myException.Source = "My Application Name"; myException.HelpLink = "MyHelpFile.txt"; myException.Data["ErrorDate"] = DateTime.Now; myException.Data.Add("AdditionalInfo", "Contact Bill from the Blue Team"); throw myException; } 其中 ClassMyException 是抛出的异常类名。注意所有的异常类名通常以 Exception 结尾。Data 属性可以用两种方式设置。 4. 没有处理异常时所发生的情况 有时生成了一个异常后，代码中没有 catch 块能处理这类异常。前面的 SimpleExceptions 示例就说明了这种情况。例如，假定忽略 FormatException 和通用的 catch 块，只有处理 IndexOutOfRangeException 的块。此时，如果抛出一个 FormatException 异常，会发生什么情 况呢？ 答案是.NET 运行库会捕获它。在本节的后面将介绍如何嵌套 try 块—— 实际上在本示 例中，就有一个在后台处理的嵌套 try 块。.NET 运行库把整个程序放在另一个更大的 try 块中，每个.NET 程序都会这么做。这个 try 块有一个 catch 处理程序，它可以捕获任何类 350

具体说明见：http://blog.csdn.net/java1573/article/details/78865495

自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn,支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。

菜菜的机器学习sklearn，代码1-11

详细的介绍了当前机器学习流行的库——scikit-learn,对于从事机器学习的小伙伴很有用，包含分类、回归、聚类等流行的方法的实现。

可视化神经网络的决策边界 目的 在这里，我将使用Keras实现示例神经网络，并向您展示神经网络如何随着时间学习。 讲解 我写了一篇详尽的博客文章来解释代码，您可以在找到。 所需的Python库 凯拉斯 斯克莱恩 脾气暴躁的 Matplotlib 操作系统 数据集 结果

文章目录1. 问题描述2. 数据介绍2.1 数据描述2.2 数据2.3 数据可视化3. 模型选择3.1 固有的多类分类器3.2 1对多的多类分类器3.3 OneVsRestClassifier3.4 OneVsOneClassifier4. 结果分析5. 附完整代码 鸢尾花（拼音：yuān wěi huā）又名：蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等，鸢尾属约300种，原产于中国中部及日本，是法国的国花。鸢尾花主要色彩为蓝紫色，有“蓝色妖姬”的美誉，鸢尾花因花瓣形如鸢鸟尾巴而称之，有蓝、紫、黄、白、红等颜色，英文irises音译俗称为“爱丽丝” 本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行鸢尾花多分类预

1. 基本环境 安装 anaconda 环境， 由于国内登陆不了他的官网 https://www.continuum.io/downloads, 不过可以使用国内的镜像站点： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 添加绘图工具 Graphviz http://www.graphviz.org/Download_windows.php 安装后， 将bin 目录内容添加到环境变量path 即可 参考blog ： https://www.jb51.net/article/169878.htm 官网技术文档 ： http:

本实例使用 PyFlink + Scikit-Learn 基于kafka输入的实时手写体数据，在线训练一个手写体识别机器学习模型，以及提供实时的手写体识别服务；并实现对模型训练过程的实时监控。

交叉验证调参与交叉验证评估的区别与使用 什么是交叉验证 交叉验证原理 交叉验证原理与常用方法 scikitlearn交叉验证评估 交叉验证：评估估算器的表现 在交叉验证中数据集一般可以分为训练集和测试集，其中训练集的某一折用于作为验证集，这样有利于充分利用数据，但是同样提升了计算量。交叉验证的使用往往时代码运行缓慢。 交叉验证的作用 交叉验证一方面可以用于调整超参数，也即是通过反复的交叉训练，找到模型最优的超参数，比如使用网格搜索GridSearchCV()。另一方面用于评估模型在数据集上的表现，比如cross_val_score()。 交叉验证评估： 针对在训练集上训练得到的模型表现良好，但