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Roygood
古来贤杰知多少,何代无人振素风。
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2019年2月23日
sk-learn 选择正确的估算器
摘要: 选择正确的估算器 解决机器学习问题最困难的部分通常是为工作找到正确的估算器。 不同的估计器更适合于不同类型的数据和不同的问题。 下面的流程图旨在为用户提供一些关于如何处理有关哪些估算器尝试数据的问题的粗略指导。 单击图表中的任何估算器查看其文档。 https://scikit-learn.org/s
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posted @ 2019-02-23 21:45 Roygood
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2019年2月22日
XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码)
摘要: (搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日 介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost。XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器。它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据。 使用XGBoos
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posted @ 2019-02-22 12:28 Roygood
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人工智能和机器学习的最新技术 - 带代码的论文的亮点
摘要: 人工智能和机器学习的最新技术 - 带代码的论文的亮点 标签:人工智能,机器学习,多任务学习,NLP,带代码的论文,推荐系统,语义分割,TensorFlow,转移学习 我们介绍包含代码的论文,最先进的机器学习论文,代码和评估表的免费和开放资源。 作者:Dan Clark,KDnuggets。 评论 任
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posted @ 2019-02-22 11:57 Roygood
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2019年2月20日
XGBoost 原理及应用
摘要: xgboost原理及应用--转 1.背景 关于xgboost的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,本文通过学习陈天奇博士的PPT地址和xgboost导读和实战 地址,希望对xgboost原理进行深入理解。 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost,不得不说gbdt。了解gbd
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posted @ 2019-02-20 08:37 Roygood
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Toping Kagglers:Bestfitting,目前世界排名第一
摘要: Toping Kagglers:Bestfitting,目前世界排名第一 Kaggle团队 |2018年5月7日 我们在排行榜上排名第一 - 这是两年前令人惊讶地加入该平台的竞争对手。Shubin Dai,他的朋友们更喜欢Kaggle或宾果游戏,他是一位住在中国长沙的数据科学家和工程经理。他目前领导
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posted @ 2019-02-20 08:24 Roygood
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2019年1月8日
Website Scraping with Python 阅读笔记
摘要: 第一章 工程涉及的基本工具:requests, beautiful soup, scrapy。 法规与技术约定:read the Terms & Conditions and the Privacy Policy of the website。让不让爬? See the robots.txt fil
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posted @ 2019-01-08 23:16 Roygood
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2018年12月20日
python中判断对象类型的函数——isinstance
摘要: isinstance是Python中的一个内建函数。是用来判断一个对象的变量类型。 如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例, 返回True。如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False。
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posted @ 2018-12-20 22:58 Roygood
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python及Django的json序列化
摘要: JSON是一种文本序列化格式(它输出的是unicode文件,大多数时候会被编码为utf 8),人们很容易进行阅读和编写。python自带的dumps方法很有用,能很容易将字典dict类型数据转化为json格式,然后还有很多类型的数据(如日期,集合, 自定义的类和Django的QuerySet类型),
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posted @ 2018-12-20 22:50 Roygood
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CMDB资产采集的四种方式
摘要: 转 "https://www.cnblogs.com/guotianbao/p/7703921.html" 资产采集的概念 资产采集的四种方式:Agent、SSH、saltstack、puppet 资产采集 Configuration Management Database 简称CMDB,CMDB存
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posted @ 2018-12-20 17:27 Roygood
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2018年12月18日
机器学习之挖掘melb_data.csv数据
摘要: mel_data.csv是关于melb地区房屋的数据 "mel_data.csv" Index(['Suburb', 'Address', 'Rooms', 'Type', 'Price', 'Method', 'SellerG', 'Date', 'Distance', 'Postcode', '
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posted @ 2018-12-18 11:28 Roygood
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