01 2020 档案
使用XGBoost实现多分类预测的实践
摘要：使用XGBoost实现多分类预测的实践代码 import pandas as pd import numpy as np import xgboost as xgb from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_s
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github上传本地项目
摘要：首次上传本地项目： 1. git init //初始化仓库 2. git add .(文件name) //添加文件到本地仓库 3. git commit -m “first commit” //添加文件描述信息 4. git remote add origin + 远程仓库地址 //链接远程仓库，创
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pytorch的topk()函数
摘要：pytorch.topk()用于返回Tensor中的前k个元素以及元素对应的索引值。例： import torch item=torch.IntTensor([1,2,4,7,3,2]) value,indices=torch.topk(item,3) print("value:",value) p
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使用pytorch框架实现使用FM模型在movielen数据集上的电影评分预测(rendle的工作)
摘要：一、FM介绍 （1）实验的主要任务：使用FM在movielen数据集上进行电影评分预测任务（rendle的工作，经典的特征选择） （2）参考论文：Factorization Machines （3）部署环境：python37 + pytorch1.3 （4）数据集：Movielen的small数据集
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使用pytorch框架实现使用MF模型在movielen数据集上的电影评分预测
摘要：一、MF介绍 （1）实验的主要任务：使用MF模型在数据集合上的评分预测（movielens，随机80%训练数据，20%测试数据，随机构造 Koren的经典模型） （2）参考论文：MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS 简单模型：
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安装谷歌访问助手，不需要设置网页便可自动激活
摘要：在寻找谷歌访问助手的时候，发现了一个很好的github资源，是由haotian-wang分享到github上的，进入链接https://github.com/haotian-wang/google-access-helper，即可进入谷歌访问助手的下载页面。 1.下载仓库到本地 2.打开Chrome
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安装visio时报错：Office即点即用安装程序遇到问题，原因是你的计算机安装了以下基于即点即用的Office程序。
摘要：原因是本电脑安装了基于即点即用的office365版本，微软不支持在同一台电脑上安装基于不同安装方式的office产品，所以需要安装统一安装方式的visio。 office365对应的office产品的版本如下图所示： 所以我们选择visio2013安装就可以解决问题了。
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