Python程序从命令行读取参数很多时候，为了使我们所写的程序更加灵活，我们会给这个程序加上在命令行中调用时可以指定参数的功能。Python中argparse就是一个方便使用的读取命令行参数的库。使用argparse读取在命令行调用程序时指定的参数的示例代码如下：import argparse
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.Ar
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2024-09-27 13:03:45
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Boruta 算法是一种选择全部相关属性的特征选择方法。英文原文链接 中文原文链接这是介绍Boruta算法最全面的论文之一，现将全文翻译如下：摘要： 本文描述了一个R包Boruta，实现了一种寻找全部相关变量的新特征选择算法。该算法设计为一个随机森林分类算法的包装器。它迭代地删除了统计测试所证明的与随机探针不太相关的特征。Boruta包为算法提供了一个方便的接口。给出了算法的简要描述和应用实例。
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2024-01-05 15:52:57
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本文作者：王圣元 本文偏长（1.0w+字），老表建议先收藏，然后转发朋友圈，然后吃饭、休闲时慢慢看，基础知识重在反复看，反复记，反复练。
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引言
Numpy 是 Python 专门处理高维数组 (high dimensional array) 的计算的包，每次使用它遇到问题都会它的官网 (www.numpy.
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2024-08-30 16:11:43
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## Python中boruta算法画图
在机器学习领域，特征选择是一项非常重要的任务。它能够帮助我们提高模型的性能，减少过拟合的风险，并且能够简化模型，提高模型的解释性。boruta算法是一种基于随机森林的特征选择算法，它能够帮助我们筛选出对目标变量有显著影响的特征。
### boruta算法简介
boruta算法通过对原始特征集合进行随机重复采样，构建多个随机森林，然后将原始特征与重复采
原创
2024-04-23 05:30:28
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一、为什么用Numpy库Python for循环低效Numpy高效的原因： 1）编译型语言vs解释型语言：Numpy是C语言编写的 2）连续单一类型存储vs分散多变类型存储：Numpy数组内的数据类型必须统一且连续存储在内存中 3）多线程vs单线程：Python语言执行时有线程锁，不是真正的多线程并行执行，C可以什么时候用Numpy： 在数据处理的过程中，遇到使用“python for循环”实现一
# 使用 Boruta 特征选择方法在 Python 中进行特征选择
在机器学习中，特征选择是一个非常重要的步骤，可以帮助我们提高模型的性能并减少过拟合的风险。Boruta 是一种基于随机森林的特征选择算法，它可以帮助我们确定哪些特征是重要的，哪些是不重要的。
在本文中，我们将介绍如何在 Python 中使用 Boruta 算法进行特征选择，并通过一个示例来演示其用法。
## 安装 Boru
原创
2024-04-19 04:27:30
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1.前言 接着上一节的内容，我们在这节继续说关于抽象的内容。这节涉及的内容是关于函数的一些内容：主要是参数的作用域、递归。然后会介绍一些我们在C语言里面经常见得一些算法。内容不是很多，但是很重要，要认真。 2.作用域了不少的知识，到底什么是变量？举个例子：x=1，当我们在解释器里面写入这样的代码的时候，名称x引用到值1
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2024-10-13 08:23:41
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学习内容：① 如果要用到循环到最后一个都没有找到的话，用i来索引，不用ele② list.sort()和sorted(list)的区别③ sum函数可以直接对数列求和④ abs取绝对值函数 ，另外注意输出格式问题描述 给出一个包含n个整数的数列，问整数a在数列中的第一次出现是第几个。输入格式&
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2024-05-15 06:20:04
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在集成学习中，主要分为bagging算法和boosting算法。随机森林属于集成学习（Ensemble Learning）中的bagging算法。Bagging和Boosting的概念与区别Bagging（套袋法）bagging的算法过程如下：从原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）对于k个训练集
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2024-03-15 14:39:37
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# R语言中的Boruta算法与随机森林参数调整
## 引言
在机器学习中，特征选择是提高模型性能的关键步骤。Boruta算法是一种有效的特征选择工具，基于随机森林模型，为我们提供了一个去除冗余特征的方法。本文将探讨Boruta算法如何在R语言中使用，以及其随机森林参数是否可以进行调整。
## Boruta算法概述
Boruta算法是建立在随机森林（Random Forest）基础上的特征
原创
2024-08-27 09:07:23
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调用robustfit函数作稳健回归regress函数和regstats函数利用普通最小二乘法估计模型中的参数，参数的估计值受异常值的影响比较大。robustfit函数采用加权最小二乘法估计模型中的参数，受异常值的影响就比较小。robustfit函数用来作稳健的多重线性或广义线性回归分析，下面介绍robustfit函数的用法。1.4.1．robustfit函数的用法robustfit函数有以下几种
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2024-03-29 07:25:01
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通常来说，我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法，这是因为和其他方法相比，它在产生类似的结果时往往更加节约时间。Boosting算法有很多种，比如梯度推进（Gradient Boosting）、XGBoost、AdaBoost、Ge
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2023-07-24 17:59:08
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文章目录前言一、准备requirements.txt文件二、下载第三方库三、在目标服务器上离线部署四、脚手架项目依赖项的离线安装 前言在一些服务器上，在搭建完Python环境之后，因为客服现场的服务器的网络限制原因，不能直接通过pip命令网络下载安装Python的依赖包。 需要在可以正常上网的服务器上下载好所需的依赖包文件，然后复制拷贝在离线的目标环境下一、准备requirements.txt文
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2024-06-10 11:30:47
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作者 Debrati引言 变量选择是模型构建的一个重要方面，每个分析人员都必须学习。毕竟，它有助于排除相关变量、偏见和不必要噪音的限制来建立预测模型。 许多分析新手认为，保持所有（或更多）的变量就能产生最佳的模型，因为你不会丢失任何信息。可悲的是，他们错了！ 从模型中删除一个变量，增加了模型的精度，这种事情你遇到过多少次？ 至少，我已经碰到过很多次。这样的变量往往被发现是相关的，而且会妨碍实现
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2023-07-31 16:31:30
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最优化问题可大致分为两类，可导的与不可导的可导的最优化问题 (e.g., 特征加权分类) 通常可使用梯度下降法解决，但不可导的最优化问题 (e.g., 神经网络超参数调整) 则只能使用遗传算法解决但遗传算法存在着明显的缺陷，即搜索方向过于随机、搜索效率低下，在更多的情况下粒子群算法会是更优的选择在参照主流的粒子群算法流程后，本算法的复现思路如下：根据用户所设置的各个坐标的取值范围生成指定规模的粒子
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2023-11-26 13:47:34
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相关概念对于一个图G=(V, E)，求图中两点u， v间最短路径长度，称为图的最短路径问题。最短路径中最长的称为图的直径。其中，求图中确定的某两点的最短路径算法，称为单源最短路径算法。求图中任意两点间的最短路径算法，称为多源最短路径算法。常用的路径算法有：Dijkstra算法SPFA算法\Bellman-Ford算法Floyd算法\Floyd-Warshall算法Johnson算法其中最经典的是D
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2023-09-20 06:19:23
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这里写目录标题冒泡排序 Bubble Sort快速排序 Quick Sort插入排序 Insertion Sort希尔排序 Shell Sort选择排序 Select Sort堆排序 Heap Sort归并排序 Merge Sort计数排序 Counting Sort基数排序（Radix Sort）桶排序（Bucket Sort） 冒泡排序 Bubble Sort原理：从第一个元素开始，将相邻的
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2023-11-12 18:44:51
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本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理作者：Python进阶者# hashlib是涉及安全散列和消息摘要，提供多个不同的加密算法接口，如SHA1、SHA224、SHA256、SHA384、SHA512、MD5等。
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update("test".
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2023-07-24 16:01:46
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01_算法的一些基本概念 三个基本概念：问题、问题实例和算法。 算法的性质有：有穷性、可行性、确定性、有输入和输出、可终止。 算法设计的概念：从问题出发，通过分析、思考最终得到一个可以解决问题的过程性描述的工作过程。 常见算法设计模式：枚举法、贪心法、分治法、回溯法（搜索法）、动态规划法、分支界限发。 “大O记法”：对于单调的整数函数 f，如果存在一个整数函数 g 和实常数 c &g
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2023-07-27 17:16:51
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写在前面 python语言以其语法简洁(代码量比java开发的程序少3-5倍 比c++少5-10倍 )、快速原型开发(prototyping)以及庞大第三方库的支持，广泛应用于多个领域，成为了一门很流行的语言。我们这里使用Python，可以抛开其他像C++/java这些语言本身的复杂性，把精力集中在数据结构和算法的思考上。同时熟练掌握Python后，也可以将Python应用在其他专门领域的算法学
