馬爾可夫性質(zhì)(Markov Property): 如果某一個過程未來的轉(zhuǎn)移跟過去是獨立的，即只取決于現(xiàn)在缸榄，那么其滿足馬爾可夫性質(zhì)渤弛。換句話說，一個狀態(tài)的下一個狀態(tài)只取決于它當前...
發(fā)簡信
IP屬地：廣東
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2020-04-04
分類模型融合 關(guān)于Blending比stacking簡單使用數(shù)據(jù)少晴氨，可能會過擬合其主要思路是把原始的訓練集先分成兩部分，比如70%的數(shù)據(jù)作為新的訓練集碉输，剩下30%的數(shù)據(jù)作為測...
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2020-04-01
線性回歸模型：線性回歸對于特征的要求籽前；處理長尾分布；理解線性回歸模型敷钾；模型性能驗證：評價函數(shù)與目標函數(shù)枝哄；交叉驗證方法；留一驗證方法阻荒；針對時間序列問題的驗證挠锥；繪制學習率曲線；繪...
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2020-03-28
缺失值處理 像IRIS數(shù)據(jù)集沒有缺失值侨赡，故對數(shù)據(jù)集新增一個特征蓖租，4個特征均賦值為NaN，表示數(shù)據(jù)缺失羊壹；用均值蓖宦、眾數(shù)、中位數(shù)填充舶掖；用正態(tài)分布進行填充球昨；sklearn.proce...
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2020-03-24
本次新人賽是Datawhale與天池聯(lián)合發(fā)起的0基礎入門系列賽事第一場 —— 零基礎入門數(shù)據(jù)挖掘之二手車交易價格預測大賽。 賽題以二手車市場為背景眨攘，要求選手預測二手汽車的交易...
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2020-02-14摘要訓練集與驗證集模型訓練的過程其實就是在求【參數(shù)】的過程主慰，我們先假定某類【模型】（比如決策樹模型）嚣州，然后用【訓練集】來訓練，學習到對應的最優(yōu)的【參數(shù)】共螺。但是問題在于该肴，我們沒有辦...
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Java架構(gòu)想進階的加QQ：2954948836免費獲取一份架構(gòu)學習視頻和架構(gòu)學習體系進階圖。<br>感謝大家對我的關(guān)注挑秉！
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【Codeforces】Educational Codeforces Round #59
Problem A 分情況討論： 如果并且，那么說明不存在合法的劃分方案姻灶，輸出NO铛绰。 否則，只需要把第一個字母劃出來作為一個單獨的數(shù)字产喉，其他的作為另一個數(shù)字即可捂掰。 時間復雜度...
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