摘要：
这是Machine Learning领域的经典论文，文中提到了ML相关的12个keys，并自称这些keys是“black art”，我觉得有点像ML的“最佳实践”。 网上有此文的中文翻译，写得很详细，附上两个，并感谢这两位同学的工作： https://blog.csdn.net/u011467621 阅读全文
摘要：
FeatureTools是2017年9月上线的github项目，是一个自动生成特征的工具，应用于关系型数据。 github链接：https://github.com/Featuretools/featuretools 项目官网：https://www.featuretools.com/ API do 阅读全文
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刚读完一篇paper《Solving the “false positives” problem in fraud prediction》，趁热打铁，做个笔记。 文章下载链接：https://arxiv.org/pdf/1710.07709.pdf 概述 这篇文章是对 bank transactio 阅读全文
摘要：
最近连续听到PageRank算法，久闻其名，不闻其详，心里虚得很，今儿补补课。 PageRank算法的网络资料非常全面，毕竟是将近二十年的经典算法，算法细节可以参考文末链接，这里简单说说我的理解。 PageRank要解决的问题是如何给网页排序，它的思路是，利用网页间的链接关系构造有向图，对有向图的所 阅读全文
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Ensemble Learning是机器学习里最常见的建模方法，RandomForest 和 GBDT 采用了Ensemble Learning模式，只是具体方法不同。 下面简单翻译下一 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/questions-e 阅读全文
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最近发现集群里的服务器上有多个python环境，版本相同的python也有多个，主要区别是site-packages里安装的模块不同，这样配置的好处是不同类型的项目可以使用自己的python环境，不会造成混淆，只是在代码中每次要引用特定的python运行环境，比如下面这样： 在linux中给pyth 阅读全文
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先抛出问题：Spark on Yarn有cluster和client两种模式，它们有什么区别？ 用Jupyter写Spark时，只能使用client模式，为什么？ 写一篇文章，搞清楚 Spark on Yarn 的运行原理，同时回答上面的问题。 首先，把Spark和Yarn当做两个独立概念来看。单看 阅读全文
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Hadoop家族的技术，网上资料多如牛毛，但是还是那句老话——好脑瓜不如烂笔头，看的再多也不如自己动手写一写。 Hadoop是一个分布式系统，有两个关键组件——HDFS和MapReduce，HDFS负责分布式文件存储，MapReduce是执行分布式任务的算法。 MapReduce只是一个分布式数据处 阅读全文
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随机森林算法（RandomForest）的输出有一个变量是 feature_importances_ ，翻译过来是 特征重要性，具体含义是什么，这里试着解释一下。 参考官网和其他资料可以发现，RF可以输出两种 feature_importance，分别是Variable importance和Gin 阅读全文
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在学习决策树类的算法时，总是绕不开 信息熵、Gini指数和它们相关联的概念，概念不清楚，就很难理解决策树的构造过程，现在把这些概念捋一捋。 信息熵 信息熵，简称熵，用来衡量随机变量的不确定性大小，熵越大，说明随机变量的不确定性越大。计算公式如下： 考虑二元分布的情况，当取2为对数底时，可以得到如下的 阅读全文
