閆阿佳

特征選擇的好處 便于理解和可視化數(shù)據(jù)，降低計算及存儲壓力，對抗維數(shù)災難提高準確率删壮，增加模型泛化能力吼畏； 總結(jié)一 三大主流方法：過濾式龙亲，包裹式昵骤，嵌入式宵睦； 過濾式：對特征重要性（方...

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聊聊機器學習中的損失函數(shù) 機器學習中的損失函數(shù) 平方損失（線性回歸） 對數(shù)損失（交叉熵損失 softmax, logstic） 最大熵原理(引出softmax, logsti...

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簡書：決策樹會有哪些特性阁危？知乎：決策樹是如何處理不完整數(shù)據(jù)的玛痊？ 1. 連續(xù)值如何劃分？ C4.5：Information Gain （Ratio） based Thresho...

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如何解決類別不平衡問題？ 對大類欠采樣混弥，或者對小類過采樣趴乡； 設(shè)置不同的學習率，大類權(quán)值小蝗拿，小類權(quán)值大晾捏； 使用一些對樣本分布不敏感的評價指標，F(xiàn)1哀托，ROC等 嘗試不同的算法惦辛，尤...

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過擬合的原因 數(shù)據(jù)方面仓手，比如數(shù)據(jù)不規(guī)范胖齐，數(shù)據(jù)量少玻淑，還有可能是數(shù)據(jù)穿越（統(tǒng)計特征用到了未來的信息或者標簽信息）； 算法方面呀伙，模型過于復雜补履； 防止過擬合方法 進行數(shù)據(jù)規(guī)范化，處理...

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最大似然估計 似然函數(shù)：這個函數(shù)反應的是在不同的參數(shù)θ取值下剿另，取得當前這個樣本集的可能性箫锤，因此稱為參數(shù)θ相對于樣本集X的似然函數(shù)。 最大似然估計：現(xiàn)在已經(jīng)拿到了很多個樣本（你...

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知乎問題：https://www.zhihu.com/question/31989952 為什么LR需要歸一化或者取對數(shù)雨女？ 歸一化:可以提高收斂速度谚攒，提高收斂的精度； 為什么...

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數(shù)據(jù)ETL： 數(shù)據(jù)挖掘一般過程： 數(shù)據(jù)探索： 數(shù)據(jù)預處理

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迭代器 迭代器是有一個next()方法的對象，在全部元素取出后岔擂，會引發(fā)StopIteration異常位喂； 使用return返回結(jié)果，一般是將結(jié)果保存至列表乱灵，return 列表塑崖；...

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pandas讀取 df = pd.read_csv("../input/*.csv", encoding="gb2312") pandas導出 df.to_csv("../s...

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Ubuntu安裝Numix主題和圖標 使用 Numix 的官方 PPA 來進行安裝痛倚，先打開 終端 使用如下命令安裝 Numix 主題和圖標： 使用 unity tweak t...

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第一次遇到 在vim插入模式下规婆，習慣使用Ctrl+s保存一下（在windows下的習慣），但是之后終端會卡死蝉稳； 解決辦法 原因是在終端下“CTRL+S”代表鎖定屏幕顯示抒蚜，使用...

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sudo apt-get autoclean 清理舊版本的軟件緩存sudo apt-get clean ...

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傳統(tǒng)的字符串分割，只是支持一個分隔符 通過借助正則表達式耘戚，可以完成多個字符分割嗡髓；

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1.內(nèi)存的分配方式有幾種? 從靜態(tài)存儲區(qū)域分配。內(nèi)存在程序編譯的時候就已經(jīng)分配好收津，這塊內(nèi)存在程序的整個運行期間都存在饿这。例如全局變量。2 在棧上創(chuàng)建撞秋。在執(zhí)行函數(shù)時长捧，函數(shù)內(nèi)局部變...