作者以及單位 Jiacheng Li, Yujie Wang,Julian J.McAuley (加州大學)WSDM '20: The Thirteenth ACM Inte...
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作者以及單位 Jiacheng Li, Yujie Wang,Julian J.McAuley (加州大學)WSDM '20: The Thirteenth ACM Inte...
前言 本次是在阿里云天池的第一個競賽《零基礎入門金融風控-貸款違約預測》[https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/53...
前言 本次是在Kaggle的第一個競賽《Titanic: Machine Learning from Disaster》[https://www.kaggle.com/c/t...
前言 此次競賽為《形狀識別2:方圓之外》冰蘑,是一起圖像的多分類問題抡笼。因為是初次接觸CNN模型徙赢,主要分析標桿模型并進行調(diào)參翎朱。提交的結(jié)果為每行的預測標簽琳拭,也就是0浩村、1喘漏、2护蝶。評價方法...
前言 本次練習還是sofa的下一個競賽,主要內(nèi)容是特征工程翩迈,調(diào)參和模型選擇可參考上兩篇競賽持灰。(足球運動員身價估計)MAE越小,說明模型預測得越準確负饲。本文最終處理結(jié)果為MAC:...
前言 本次練習承接上篇《競賽練習—公共自行車使用量預測》的下一個競賽堤魁,但本次主要為數(shù)據(jù)處理和模型選擇,調(diào)參可參照上一篇文章返十。(交通事故理賠審核)結(jié)果要求PR-AUC接近1妥泉,本...
前言 本次練習主要致力于xgboost回歸模型(XGBRegressor)的簡單的數(shù)據(jù)處理與模型調(diào)參,數(shù)據(jù)與標桿模型來自公共自行車使用量預測的一個競賽洞坑。(http://sof...
評價指標是機器學習任務中非常重要的一環(huán)侧漓。不同的機器學習任務有著不同的評價指標,同時同一種機器學習任務也有著不同的評價指標监氢,每個指標的著重點不一樣布蔗。如分類、回歸浪腐、排序何鸡、聚類、熱...
章節(jié)思路 這章是關于機器學習的理論基礎牛欢,目的是分析學習任務的困難本質(zhì)骡男,為學習算法提供理論保證,并根據(jù)分析結(jié)果指導算法設計傍睹。 簡而言之就是分析: ①學習任務在什么條件可以學習 ...
章節(jié)思路 章節(jié)思路寫在文章開頭隔盛,是因為每一節(jié)之間都有很強的聯(lián)系犹菱,帶著每一節(jié)的問題去學比較容易接受知識點 7.1貝葉斯決策論 —— 從貝葉斯決策出發(fā),需要求出P(c|x)來得到...
Python雖然不是純粹的函數(shù)式編程吮炕,但包含了不少函數(shù)式編程的語法腊脱。 1、又見函數(shù) 1)Python中的函數(shù)式 面向過程編程龙亲、面向?qū)ο缶幊躺掳肌⒑瘮?shù)式編程本質(zhì)都在于封存。 函...
本章前半部分鳄炉,探索Python“一切皆對象”背后的含義杜耙;后半部分深入到對象相關的重要機制,如動態(tài)類型和垃圾回收拂盯。 1佑女、一切皆對象 1)運算符 運算符是通過特殊方法實現(xiàn)的:...
了解面向?qū)ο缶幊痰幕A之后,我們就可以利用Python中多種多樣的對象谈竿。 1团驱、存儲 1)文件 磁盤以文件為單位來存儲數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的本質(zhì)是二進制數(shù)序列 字節(jié)——每8位二進制序...
本章是面對對象的編程范式空凸。 1嚎花、輕松看對象 “模擬”正是面向?qū)ο缶幊痰暮诵摹?類和對象提高了程序的可復用性,加強了程序模擬真實世界的能力呀洲。 1)類 類需要定義紊选,隸屬類的有其屬...
這一章將完成面向過程的編程范式學習。 1两嘴、懶人炒菜機 1)函數(shù)是什么 函數(shù)時集合的對應關系、數(shù)據(jù)的魔法盒子族壳、語句的封存憔辫。 其中編程理解函數(shù)是一種語法結(jié)構(gòu),將指令封存成函數(shù)仿荆,利...
本章將講述運算贰您、變量、選擇結(jié)構(gòu)和循環(huán)結(jié)構(gòu)拢操。 1锦亦、計算機會算數(shù) 1)數(shù)值運算 加法+ 減法- 乘法* 除法/ 乘方** 余數(shù)% 其中字符串可以使用加法和乘法 ...
本章是介紹計算機和編程的歷史,從而了解Python的發(fā)展令境。 1杠园、用編程改造世界 計算機理論準備—圖靈的通用計算機理論概念 計算輔助工具——從埃尼阿克的真空管迅猛發(fā)展 計算機結(jié)...