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摘要: XGBoost 是一种集大成的机器学习算法,可用于回归,分类和排序等各种问题,在机器学习大赛及工业领域被广泛应用。成功案例包括:网页文本分类、顾客行为预测、情感挖掘、广告点击率预测、恶意软件分类、物品分类、风险评估、大规模在线课程退学率预测。 XGBoost是初学者最值得深度理解的模型之一,它将决策 阅读全文
posted @ 2021-02-20 21:36 机器学习算法与Python 阅读(288) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数学概念 方差:用来衡量随机变量与其数学期望(均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。 \(Var(X)=\frac{1}{n}\sum(x_i-μ)^2\) 协方差:度量两个随机变量关系的统计量,协方差为0的两个随机变量是不相关的。 \(cov 阅读全文
posted @ 2021-02-19 17:34 机器学习算法与Python 阅读(570) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 无论是数据分析还是机器学习,数据的预处理必不可少。 其中最常用、最基础的Python库非numpy和pandas莫属,很多初学者可能看了很多教程,但是很快就把用法忘光了。 光看不练假把式,今天向大家推荐三套感觉不错的练习题,感兴趣的同学可以练练手。 每套题都分四个Level的难度 Difficult 阅读全文
posted @ 2021-02-17 22:24 机器学习算法与Python 阅读(1454) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据开发,离不开数据库,一款优秀的数据库开发和管理工具可以达到事半功倍的效果。市面上比较流行的数据库管理工具主要有Navicat、DBeaver、SQLyog等等,Navicat是其中的无冕之王,其拳头产品Navicat Premium可满足现今数据库管理系统(支持单一程序同時连接多达7种数据库:M 阅读全文
posted @ 2021-02-17 22:21 机器学习算法与Python 阅读(637) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: Bookdown是著名R包作者谢益辉开发的,支持采用Rmarkdown (R代码可以运行)或普通markdown编写文档,然后编译成HTML, WORD, PDF, Epub等格式。 bookdown是个素颜版的 LaTeX ,满足了99%的需求,而使用难度大概只有 LaTeX 的1%,性价比极高。 阅读全文
posted @ 2021-02-03 00:05 机器学习算法与Python 阅读(449) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 大家在写代码时免不了出bug,就需要用搜索引擎找解决方法。 某些技术网站非常垃圾(下面有点名),排版差,内容质量堪忧。但是这些网站却靠着SEO常常占据搜索结果页的首页,不小心点进去就纯浪费时间。 今天向大家推荐一款我正在使用的浏览器扩展程序——search-engine-filter(搜索引擎页面内 阅读全文
posted @ 2021-01-25 22:44 机器学习算法与Python 阅读(2162) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色。 对于大型代码库,最好还是用传统的 IDE 比较靠谱,但是数据分析等需要可视化操作的场景下,Jupyter Notebook就太适合了。老胡比较喜欢的是JupyterLab,这是Jupyte 阅读全文
posted @ 2021-01-21 23:06 机器学习算法与Python 阅读(2072) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 美国时间1月8日,推特在官方博客发文称,在仔细审查了@realDonaldTrump 账户最近的推文及其相关背景后,由于存在进一步煽动暴力风险,推特已永久停用该账户。 那个给我们带来许多快乐的男人可能要与我们渐行渐远了 他为中华民族伟大复兴做出了巨大贡献,我们不会忘记这位战功卓著的同志。 说回正事 阅读全文
posted @ 2021-01-21 23:00 机器学习算法与Python 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 推荐一门课 大家好,我是老胡。 新年新气象,学起来~ 今天向大家推荐一个麻省理工学院计算机课程的中文版————《计算机教育缺失的一课》。 我觉得这个课程还是名副其实的,主要讲授的是命令行工具、强大的文本编辑器的使用、使用版本控制系统提供的多种特性等等。这门课除了有详细的工具用法介绍,也有课后习题作为 阅读全文
posted @ 2021-01-05 14:44 机器学习算法与Python 阅读(244) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性代数是数学的分支学科,涉及矢量、矩阵和线性变换。它是机器学习的重要基础,从描述算法操作的符号到代码中算法的实现,都属于该学科的研究范围。 虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的一部分,但二者的紧密关系往往无法解释,或只能用抽象概念(如向量空间或特定矩阵运算)解释。 这里我向大家推荐一个不错的线性代 阅读全文
posted @ 2021-01-05 14:38 机器学习算法与Python 阅读(388) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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