根据A表完成B表你需要多长时间？ 我看见我的一个同事做一张类似这样的表格足足花了一个早上! 她是这样做的： 然而我教了他一个秘诀之后，她每次做这样的查询所花时间却从不超过2分...
发简信
IP属地：安徽
根据A表完成B表你需要多长时间？ 我看见我的一个同事做一张类似这样的表格足足花了一个早上! 她是这样做的： 然而我教了他一个秘诀之后，她每次做这样的查询所花时间却从不超过2分...
（一）优化算法的介绍 （以下描述，均不是学术用语，仅供大家快乐的阅读） 1.1（what）什么是优化算法？ 我们常见常用的算法有排序算法,字符串遍历算法,寻路算法等。...
优化算法笔记（一）优化算法的介绍[//www.greatytc.com/p/82d5b30e528d]优化算法笔记（二）优化算法的分类[https://www.ji...
SPSS：一致性检验，如何计算Kappa值?研究问题为：探讨两位警察对受试者行为判断的一致性，受试者行为的判定结果为“正常”或“可疑”。采用Cohen's kappa系数分析...
sklearn：multiclass与multilabel，one-vs-rest与one-vs-one 针对多类问题的分类中，具体讲有两种，即multiclass clas...
1、模型原理 （一）原理1、原理：是一种常用的监督学习方法，给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。也有无...
学习原因： 通过学习“魔镜杯”风控大赛金奖获得者的代码，发现在模型建立完毕之后，可以使用hyperopt包进行自动化参数调优。而不需要人工不停输入参数进行判断，尤其在参数组合...
微软的lightgbm已经成为了数据挖掘竞赛的必用工具，运行速度快，准确率高等等各种优点。 调参也是竞赛中不可缺少的一步，常规的调参方法有网格搜索，贝叶斯调参等，或者就是部分...
聚类是一种无监督学习的分类算法，我们一般选择使用k-means，聚类速度快，k-means随机选择重心，然后把样本点分配到离他们最近的类，在通过迭代吧该类的重心移到该类全部成...
使用sklearn的DecisionTreeClassifier解决分类问题实例。 数据集描述 数据集存放在一个csv文件中，其中11列特征变量，1列目标变量。特征变量的类型...
之前一直在阿里实习，最近终于闲了下来参加了一个Kaggle的比赛，记录一下比赛过程中对模型调参的一些经验。 在进行机器学习的过程中，最为核心的一个概念就是参数，而参数又分为模...
最近在写论文，发现需要将视频切分为3s一个片段，从而可以单独观看每个视频片段，因此，写这个简单的教程，记录一下，希望可以帮到有需要的人。 这里采用的是nvivo软件（Nviv...
在提升学习中，AdaBoost是串行计算的，随机森林是并行计算的。AdaBoost（1.11.3），AdaBoost本身的入参比较简单。 AdaBoostClassifier...
在机器学习的面试中，数据是否需要归一化和标准化是个常见问题。之所以常见，是因为它有很多暗坑，每个暗坑都可以考察应聘者机器学习基础是否扎实。 1、先说是什么，再说为什么 归一化...
