摘要： LightGBM是基于XGBoost的一款可以快速并行的树模型框架，内部集成了多种集成学习思路，在代码实现上对XGBoost的节点划分进行了改进，内存占用更低训练速度更快。 LightGBM官网： https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/ 参数介绍： ht 阅读全文

摘要： Pandas中有一种特殊的数据类型叫做category.它表示的是一个类别,一般用在统计分类中,比如性别,血型,分类,级别等等.有点像java中的enum,今天给大家详细讲解一下category的用法,需要的朋友可以参考下 创建category 使用Series创建 在创建Series的同时添加dt 阅读全文

摘要： 1、单任务学习VS多任务学习 单任务学习：一次只学习一个任务（task），大部分的机器学习任务都属于单任务学习。 多任务学习：把多个相关（related）的任务放在一起学习，同时学习多个任务。 多任务学习（multitask learning）产生的原因？ 获取最新消息链接：获取最新消息快速通道 - 阅读全文

摘要： 1. 遍历 def square(x) : # 计算平方数 return x ** 2 a = [1,2,3,4,5] for i in range(len(a)): a[i] = square(a[i]) 2. 推导式 def square(x) : # 计算平方数 return x ** 2 a 阅读全文

摘要： 深度学习中数据的维度⼀般是【N, H, W, C】格式，其中 N 是batch size，H、W是特征图的⾼和宽，C是特征图的通道数。如下图所⽰，是 BN、LN、IN 与 GN 作⽤⽅式的对⽐图。 下⾯分别来解释这四种不同的归⼀化⽅式： 批归⼀化BN：对批次⽅向（N）做归⼀化 层归⼀化LN：在通道⽅ 阅读全文

摘要： Arima模型见这篇文章 https://blog.csdn.net/zhongzhi_huyang/article/details/123265759 相关知识： 使用python实现时间序列白噪声检验方式 白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 阅读全文

摘要： NumPy矩阵的旋转在⽤Python的数字图像处理、CNN或者深度学习⾥，对图像的处理：形变(缩放)处理常将图像数据读取到NumPy的array数据⾥，然后对图像数据进⾏形变处理。NumPy提供了很多的对array数组的操作：tile、rot90等。本章除了了解rot90的基本使⽤外，⾃⼰也想写点程 阅读全文

摘要： 前言 提到二分类首先想到的可能就是逻辑回归算法。逻辑回归算法是在各个领域中应用比较广泛的机器学习算法。逻辑回归算法本身并不难，最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。 sigmoid激活函数 例如使用逻辑回归算法预 阅读全文

摘要： 原标题 | 10 Gradient Descent Optimisation Algorithms + Cheat Sheet 作者 | Raimi Karim in Towards Data Science 译者 | 斯蒂芬•二狗子（沈阳化工大学）、intelLigenJ（算法工程师）、星期五、莱 阅读全文

摘要： 简介 LoDTensor是一个具有LoD（Level of Details）信息的张量（Tensor），可用于表示变长序列。 LoDTensor可以通过 np.array(lod_tensor) 方法转换为numpy.ndarray。 下面以两个例子说明如何用LoDTensor表示变长序列。 示例 阅读全文