摘要:在某个Flask项目在做后端接口时需要设置超时响应,因为接口中使用爬虫请求了多个网站,响应时间时长时短。 需要设置一个最大响应时间,时间内如果接口爬虫没跑完,直接返回请求超时。 方法1:使用线程控制 超时设置3s,线程调用函数运行2s,这里返回a的值2。 方法2:使用信号模块signal(只能在un
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摘要:python计时器的程序的代码和注释 import time as t #引入time模块 class MyTimer(): def __init__(self): #构造函数 self.unit = ['年','月','日','时','分','秒'] #设置时间单位 #设置一系列初始属性 self
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摘要:目录 1、TF-IDF算法介绍 (1)TF是词频(Term Frequency) (2) IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency) (3)TF-IDF实际上是:TF * IDF 2、TF-IDF应用 3、Python3实现TF-IDF算法 4、NLTK实现TF-I
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摘要:一、导入必要的工具包# 运行 xgboost安装包中的示例程序from xgboost import XGBClassifier # 加载LibSVM格式数据模块from sklearn.datasets import load_svmlight_filefrom sklearn.metrics i
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摘要:一、导入必要的工具包# 导入必要的工具包import xgboost as xgb # 计算分类正确率from sklearn.metrics import accuracy_score二、数据读取XGBoost可以加载libsvm格式的文本数据,libsvm的文件格式(稀疏特征)如下:1 101:
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摘要:XGBoost 的设置有三种参数:一般参数,提升参数和学习参数。 一般参数 取决于提升器,通常是树或线性模型提升参数 取决于选择的提升器的相关参数学习参数 取决于指定学习任务和相应的学习目标一般参数 (general parameters) booster:选择提升器,默认是 treesilent:
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摘要:原文:https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/2497199 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家
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摘要:原博客链接1 :https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72787849 原博客链接2: https://blog.csdn.net/linyanqing21/article/details/50939009 主要内容:总结起来,最
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摘要:1.基于树模型提取特征 2.基于L1,L2惩罚值提取特征 3.递归特征消除法提取特征 4.互信息选择法提取特征 5.利用相关系数选择特征 6.卡方检验法提取特征 7.利用方差选择特征 参考:https://www.kesci.com/
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摘要:https://github.com/endymecy/spark-ml-source-analysis https://github.com/qqgeogor/kaggle-quora-solution-8th https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engi
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摘要:一、Importing all the libraries import pandas as pdimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt from sklearn.model_selection import cross_val_
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摘要:1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() 也
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