小编jkl*_*aus的帖子

如何将pandas数据帧的单个列转换为字符串类型？在下面的住房数据的df我需要将zipcode转换为字符串,以便当我运行线性回归时,zipcode被视为分类而不是数字.谢谢!

df = pd.DataFrame({'zipcode': {17384: 98125, 2680: 98107, 722: 98005, 18754: 98109, 14554: 98155}, 'bathrooms': {17384: 1.5, 2680: 0.75, 722: 3.25, 18754: 1.0, 14554: 2.5}, 'sqft_lot': {17384: 1650, 2680: 3700, 722: 51836, 18754: 2640, 14554: 9603}, 'bedrooms': {17384: 2, 2680: 2, 722: 4, 18754: 2, 14554: 4}, 'sqft_living': {17384: 1430, 2680: 1440, 722: 4670, 18754: 1130, 14554: 3180}, 'floors': {17384: 3.0, 2680: 1.0, 722: 2.0, 18754: 1.0, 14554: 2.0}})
print (df)
       bathrooms  bedrooms  floors  sqft_living  sqft_lot  zipcode
722         3.25         4 …

在一本关于神经网络和深度学习的在线教科书中，作者从最小化二次成本函数的角度阐述了神经网络的基础知识，他说二次成本函数与均方误差同义。不过，有两件事让我对他的功能感到困惑（下面的伪代码）。

MSE?(1/2n)*??y_true-y_pred?^2

1. 不是将平方误差的总和除以训练示例的数量n为什么是除以2n？这是什么意思？
2. 为什么使用双条符号代替括号？这让我认为还有一些其他计算正在进行，例如 L2 范数，没有明确显示。我怀疑情况并非如此，该术语旨在表达简单的旧平方误差总和。虽然超级混乱。

非常感谢您提供的任何见解！