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摘要: qcut方法,参考链接:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.qcut.html 1).参数:pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, du 阅读全文
posted @ 2018-07-04 15:22 change_world 阅读(342) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、关系运算: 1. 等值比较: = 语法:A=B 操作类型:所有基本类型 描述:如果表达式A与表达式B相等,则为TRUE;否则为FALSE 举例: hive>select 1 from lxw_dual where 1=1; 1 2. 不等值比较: <> 语法: A <> B 操作类型:所有基本类 阅读全文
posted @ 2018-05-30 12:33 change_world 阅读(402) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在sklearn中的sklearn.feature_extraction.text.Countvectorizer()或者是sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer()中其在进行却分token的时候,会默认把长度<2的字符抛弃,例如下面的例子: 阅读全文
posted @ 2018-05-13 20:41 change_world 阅读(889) 评论(0) 推荐(0)
摘要: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39508417 随机数种子 RandomState RandomState exposes a number of methods for generating random numbersdrawn f 阅读全文
posted @ 2018-05-12 19:04 change_world 阅读(3149) 评论(1) 推荐(0)
摘要: https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396 转: 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost by Aarshay Jain 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小 阅读全文
posted @ 2018-05-10 19:36 change_world 阅读(863) 评论(1) 推荐(0)
摘要: XGBoost Article The data here is taken form the Data Hackathon3.x - http://datahack.analyticsvidhya.com/contest/data-hackathon-3x XGBoost Article The 阅读全文
posted @ 2018-05-10 19:18 change_world 阅读(624) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 转自:https://www.zhihu.com/question/41354392 作者:wepon链接:https://www.zhihu.com/question/41354392/answer/98658997来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 最 阅读全文
posted @ 2018-05-10 09:53 change_world 阅读(17953) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 转载:https://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/48032119 1、 背景 CTR预估(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入。CTR预估中用的最多的模型 阅读全文
posted @ 2018-05-09 18:43 change_world 阅读(340) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 转载一篇,最原始的出处已不可考,望见谅! CPU占用率查看命令:top 图中红色部分即为占用百分率,下面是每个进程的CPU占用率,如果服务器是多核CPU可能在下方看到有些进程CPU占用超过100%,这种一般是该进程使用了多核。 内存占用率:free -m图中红色部分即为占用,即used、free即为 阅读全文
posted @ 2018-05-09 16:59 change_world 阅读(570) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 离散特征编码分两种,特征具有大小意义,特征不具有大小意义。 1、特征不具备大小意义的直接独热编码 2、特征有大小意义的采用映射编码 [python] view plain copy import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1 阅读全文
posted @ 2018-05-08 22:55 change_world 阅读(1712) 评论(0) 推荐(0)
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