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2021年9月13日

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posted @ 2021-09-13 07:46 蝈蝈俊 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年7月27日

摘要: 数据文件说明 本示例的数据集文件可以在https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/demo/data这里获得。 该数据集描述的是不同蘑菇的相关特征,如大小、颜色等,并且每一种蘑菇都会被标记为可食用的(标记为0)或有毒的(标记为1)。 LibSVM 格式说明 阅读全文

posted @ 2021-07-27 19:50 蝈蝈俊 阅读(78) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年7月26日

摘要: 前置python3和Conda的安装 python3在mac下配置 Conda 安装 安装xgboost 系统默认是安装在 /Users/guohongjun/opt/miniconda3 目录下。 参考: 史上最全macos安装xgboost教程 xgboost 简单例子 For example: 阅读全文

posted @ 2021-07-26 15:47 蝈蝈俊 阅读(37) 评论(1) 推荐(0) 编辑

摘要: Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。 Conda 是为 Python 程序创建的,适用于 Linux,OS X 和Windows,也可以打包和分发其他软件。 conda分为anaconda和miniconda。anacon 阅读全文

posted @ 2021-07-26 10:06 蝈蝈俊 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年7月25日

摘要: XGBoost本质上就是一种GBDT,但是力争把速度和效率提高到极致,所以叫X (Extreme) GBoosted。 下面例子来自:陈天奇的讲义PPT 我们要预测一家人对电子游戏的喜好程度。 Tree1: 考虑到年轻和年老相比,年轻更可能喜欢电子游戏,以及男性和女性相比,男性更喜欢电子游戏,故先根 阅读全文

posted @ 2021-07-25 20:08 蝈蝈俊 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年7月23日

摘要: 余弦相似度计算公式看:余弦相似度Cosine Similarity相关计算公式。 余弦相似度在度量各种相似度上比较常用。 案例:文本相似度 比如有下面两个句子,我们要计算这两个句子的相似度。 句子A:他不仅是一个歌手,还是一个舞者; 句子B:他既是一个歌手,也是一个舞者。 我们从词频入手,来计算其相 阅读全文

posted @ 2021-07-23 10:53 蝈蝈俊 阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。 两个方向完全相同的向量的余弦相似度为1,而两个彼此相对的向量的相似度为-1。 注意,它们的大小并不重要,因为这是方向的度量。 如何计算 余弦定理 余弦定理是三角形中三边长度与一个角的余弦值(cos)的数学式。 余 阅读全文

posted @ 2021-07-23 07:55 蝈蝈俊 阅读(400) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年7月19日

摘要: 机器学习过程主要包括:数据的特征提取、数据预处理、训练模型、测试模型、模型评估改进等几部分: 机器学习算法主要包括以下几类: regression (回归) 回归:建立一个回归方程来预测目标值,用于连续型分布预测。 回归算法在很多领域得到了普遍应用,在金融方面,可以用它来做股市行情分析和预测;在产品 阅读全文

posted @ 2021-07-19 10:24 蝈蝈俊 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年7月5日

摘要: https://blog.csdn.net/qq_37822034/article/details/107405871 https://www.cnblogs.com/mysticbinary/p/13355401.html https://www.runoob.com/go/go-multi-di 阅读全文

posted @ 2021-07-05 20:00 蝈蝈俊 阅读(81) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年5月7日

摘要: UI (user interface) 是用户与软件交互不可缺少的一部分,它包括图形化的部分和非图形化的部分(如键盘和鼠标)。 GUI(graphical user interface)图形化交互界面,GUI包括文本和按钮等元素。 retained-mode 保存/保留模式 假设我们现在需要一个数字 阅读全文

posted @ 2021-05-07 20:02 蝈蝈俊 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑