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8天高强度Python训练营day5-8天课件，快速上手python

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主要介绍了python中如何实现将数据分成训练集与测试集的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

使用Python负责任的机器学习 训练可解释机器学习（ML）模型，解释ML模型以及调试ML模型的准确性，辨别力和安全性的技术示例。 概述 随着越来越多的经济体接受自动化和数据驱动的决策，使用人工智能（AI）和ML模型可能会变得越来越普遍。 尽管这些预测系统可能非常准确，但它们常常是难以理解且不受欢迎的黑匣子，它们仅产生数字预测，而没有附带的解释。 不幸的是，最近的研究和最近的事件引起了人们对脆弱的AI和ML系统中数学和社会学缺陷的关注，但是从业人员通常没有正确的工具来撬开ML模型并对其进行调试。 本系列笔记本介绍了几种方法，这些方法可以提高ML模型的透明度，责任感和可信赖性。 如果您是数据科学家或分析师，并且想要训练准确，可解释的ML模型，向您的客户或经理解释ML模型，测试这些模型的安全漏洞或社会歧视，或者您担心文档，验证或法规方面的问题要求，那么本系列Jupyter笔记本非常适合您！ （

如下所示： import numpy as np data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]]) y = np.array([1,2,3,4,5]) print '-------第1种方法：通过打乱索引从而打乱数据,好处是1:数据量很大时能够节约内存,2每次都不一样----------' data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]]) data_num, _= data.shape #得到样本数 index = np.arange(

Python训练营

里面不包含数据集，可以看我的其他资源里有语音数据集

python训练好的模型保存与加载 当我们训练好一个模型model后，如果在其他程序中或者下次想继续使用这个model，我们就需要把这个model保存下来，下次使用时直接导入就好了，不需要重新训练。 方式一： 采用joblib模块来保存model，首先安装joblib: pip install joblib 核心两行代码如下 # 保存 model joblib.dump(regr, '../../model/regr.pkl') # 加载 model clf = joblib.load('../../model/regr.pkl') 完整示例代码如下： #!/usr/bin/env pyt

本程序仅为个人学习测试使用，不做商业用途，据此操作，后果自负 主要的策略就是通过计算涨幅和平均值来判断买入与卖出的时机。 因为我自己本身对股票了解不多，所以我写的东西要为其他策略可能还是会有点困难的。 框架解释 获取数据 用爬虫等相关操作获取到数据，并保存到本地，以避免重复爬取浪费时间与性能 将本地的数据导入我们的程序 通过保存的数据计算涨幅，并获取涨幅最大的股票 计算某段时间内的平均价格 实行买卖的判断 买操作 卖操作 画图，实现数据可视化 代码实现 做最开始的初始化 1. 输入参数的初始化 codes 传入所需要分析的代码 列表格式，建议在定义对象之前就写好这个列表 默认是空，也就是 “[