xgboost导读及论文理解

xgboost导读及论文理解

优化的分布式梯度提升算法,end-to-end 不需要特征抽取。输入原始数据,就能输出目标结果。 整篇论文技术实现分两个部分显而易见,xgboost是非线性(Tree)的加法模型如果是回归问题则可能是:            
Python140
代码重构过程中会产生哪些常见问题?

代码重构过程中会产生哪些常见问题?

相信大家在开发软件和进行软件维护的时候也会发现,有时候我们会针对一些软件的功能进行代码重构来让系统运行更加的稳定。今天云南java培训http:www.kmbdqn.cn就一起来了解一下,在代码重构的过程中都会遇到哪些问题。1、离线任
Python240
PCA(主成分分析)python实现

PCA(主成分分析)python实现

回顾了下PCA的步骤,并用python实现。深刻的发现当年学的特征值、特征向量好强大。 PCA是一种无监督的学习方式,是一种很常用的降维方法。在数据信息损失最小的情况下,将数据的特征数量由n,通过映射到另一个空间的方式,变为k(k&a
Python260
java常量放在接口中是出于什么目的

java常量放在接口中是出于什么目的

常量接口,不是一种推荐的使用方式。常量接口模式是对接口的不良使用。类在内部使用某些常量,这纯粹是实现细节。实现常量接口,会导致把这样的实现细节泄露到该类的导出API中。类实现常量接口,这对于这个类的用户来讲并没有什么价值。实际上,这样做反而
Python160
代码重构过程中会产生哪些常见问题?

代码重构过程中会产生哪些常见问题?

相信大家在开发软件和进行软件维护的时候也会发现,有时候我们会针对一些软件的功能进行代码重构来让系统运行更加的稳定。今天云南java培训http:www.kmbdqn.cn就一起来了解一下,在代码重构的过程中都会遇到哪些问题。1、离线任
Python180
R语言学习之决策树

R语言学习之决策树

R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题:决策树的生长问题,决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题:从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量;剪枝问题包括2个子问题:预修剪(事先指定树的最大深度,
Python190
如何用Python和机器学习炒股赚钱

如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱,但到底该如何做呢?瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验,其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500
Python190
python分类算法有哪些

python分类算法有哪些

常见的分类算法有:K近邻算法决策树朴素贝叶斯SVMLogistic Regression将其整理成数据集为:[ [1,0,"yes"],[1,1,"yes"],[0,1,"yes&q
Python310
r语言随机森林要跑多久

r语言随机森林要跑多久

5分钟。随机森林具有很高的预测准确率,对异常值和噪声具有良好的容忍度,需要5分钟才能跑完,且不会随着构建的决策树的增加而出现过拟合现象。但在引用随机森林方法时,也会产生一定限度内的泛化误差。R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特
Python150
python如何绘制预测模型校准图

python如何绘制预测模型校准图

python绘制预测模型校准图可以使用校准曲线,因为预测一个模型校准的最简单的方法是通过一个称为“校准曲线”的图(也称为“可靠性图”,reliability diagram)。这个方法主要是将观察到的结果通过概率划分为几类(bin)。因此
Python180
Python如何图像识别?

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提取待检索电影的每一帧图像的局部敏感哈希 (Locality Sensitive HashingLSH) 特征, 并保存下来, 不妨称为库 (gallery). LSH 特征可以用整型来表示, 一般是6...2.来了一张查询图像 (quer
Python240
用软件做免杀改特征码的方法

用软件做免杀改特征码的方法

一、主动免杀1. 修改字符特征:主动查找可能的特征码,包括木马文件修改注册表、生成新文件的名称与路径、注入的进程名等动作,也包括运行过程中可能出现或一定会出现的字符等文件特征。然后找出这些字符,并将其修改。2. 修改输入表:查找此文件的输入
Python1230
r语言ctree中criterion什么含义

r语言ctree中criterion什么含义

AIC 和BIC 都是用来衡量回归模型的方法AIC的值被能被最小化的模型是最理想的模型。AIC=2k-2ln(L)其中k是参数数量,因为增加参数数量基本上都会提高拟合度,但AIC旨在选出最有效的模型,无谓的增加参数数量会增加AIC的值。后面
Python230
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

ID3算法介绍ID3算法全称为迭代二叉树3代算法(Iterative Dichotomiser 3)该算法要先进行特征选择,再生成决策树,其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。但由于决策树完全基于训练集生成的,有可能对训练集过于“
Python230
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python200
python之k-近邻算法(sklearn版)

python之k-近邻算法(sklearn版)

上文借用了numpy和pandas等模块自编了k-近邻算法 python之k-近邻算法(非sklearn版) ,这次借用sklearn轮子来实现一下 数据还是用上篇文章的数据来 https:pan.baidu.coms1zIG
Python210
PCA(主成分分析)python实现

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回顾了下PCA的步骤,并用python实现。深刻的发现当年学的特征值、特征向量好强大。 PCA是一种无监督的学习方式,是一种很常用的降维方法。在数据信息损失最小的情况下,将数据的特征数量由n,通过映射到另一个空间的方式,变为k(k&a
Python180
批处理统计文件夹下所有pdf的页数?

批处理统计文件夹下所有pdf的页数?

使用Python可以批处理统计文件夹下所有pdf的页数,步骤如下:1.安装Python库pyPdf。2.编写一个python脚本,实现统计pdf文件夹中每个pdf文件的页数。3.使用os和glob模块获取文件夹中包含的pdf文件列表,然后循
Python210
教你如何用python6个步骤搞定金融数据挖掘预处理

教你如何用python6个步骤搞定金融数据挖掘预处理

数据预处理没有标准的流程,通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。下面就一起看下常用六大步完成数据预处理。Step 1:导入相关模块 Step 2:获取数据 特征构造 Step 3:处理缺失值 Step 4:分类数据编码
Python310