why： 如果说互联网产品从0-1是开疆拓土，那么从1-N就应该是守土创富。产品从0-1不难，只要前期多花点时间把业务需求梳理清楚，做出来v1.0还是比较容易的。难的是v1.0上线后持续不断的打磨和优化迭代（好的产品都是迭代和打磨出来的）。 how： 产品优化迭代的三个方面： 核心业务流程：业务主线。即用户/客户为了达到目的从开始操作到完成这个过
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2024-02-11 14:23:59
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# Python中优化for迭代器速度的指南
在Python中，for循环是常用的工具，但在处理大量数据时，效率可能会成为问题。今天，我将教你如何优化for迭代器的速度。以下是我们整个流程的步骤。
## 优化流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 分析当前的代码，识别性能瓶颈 |
| 2 | 使用生成器替代列表，提高内存效率 |
| 3 |
原创
2024-09-27 03:51:41
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# 使用LM算法进行最优化拟合的完整指南
本文将详细介绍如何使用LM（Levenberg-Marquardt）算法在Python中实现最优化拟合。LM算法是一种非线性最小二乘法拟合的算法，具有较强的收敛性和实用性。我们将从流程开始，逐步演示每一步的代码实现和注释。
## 总体流程
在进行LM算法优化拟合之前，我们首先需要明确整个开发流程。以下是实现LM算法优化拟合的步骤：
| 步骤 | 描
# 高斯函数拟合的优化方法
高斯函数拟合在数据分析和机器学习中应用广泛，尤其是在处理具有正态分布特征的数据时。本文将详细探讨如何在Python中进行高斯函数拟合，并介绍一些优化的技巧和示例代码。希望通过这种方式，帮助读者更高效地完成高斯拟合任务。
## 1. 高斯函数基本概念
高斯函数（也称为正态分布）定义为：
\[
f(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}}
迭代对齐”CAD找正法，为多曲面或纯曲面CAD图形找正提供更准确快捷的途径.
在工件上基准很少或者没有基准时，客户可以用“跌代对齐”操作，实现数模对齐。
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2021-08-13 13:55:25
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如果学习机器学习算法，你会发现，其实机器学习的过程大概就是定义一个模型的目标函数J(θ)，然后通过优化算法从数据中求取J(θ)取得极值时对应模型参数θ的过程，而学习到的参数就对应于机器学习到的知识。不管学习到的是好的还是无用的，我们知道这其中的动力引擎就是优化算法。在很多开源软件包中都有自己实现的一套优化算法包，比如stanford-nlp，希望通过本篇简要介绍之后，对于开源软件包里面的优化方法不
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2024-04-28 21:29:12
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在进阶实践部分，将在原有Baseline基础上做更多优化，一般优化思路，从特征工程与模型中来思考。特征选择与删除：分析特征的重要性，可以使用特征选择方法（如基于模型的特征重要性）来选择最具有预测能力的特征，也可以删除一些对模型性能影响较小的特征。特征组合与交互：将不同特征进行组合、相乘、相除等操作，创建新的特征，以捕捉特征之间的复杂关系。数值型特征的分桶（Binning）：将连续的数值型特征划分为
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2023-08-25 22:18:21
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# Python实现LM迭代优化算法指南
在本篇文章中，作为一名经验丰富的开发者，我将引导你一步一步实现LM（Levenberg-Marquardt）迭代优化算法。LM算法通常用于非线性最小二乘问题，特别是在数据拟合方面。以下是整个流程的概述。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
在数据科学和工程领域，函数拟合是一种常见的技术，用于通过已知数据点来推断函数的形状和参数。然而，拟合函数的精度对于模型的准确性和可靠性至关重要。本文将介绍如何评估Python中拟合函数的精度，并提供一些优化策略，以提高拟合效果。评估拟合函数的精度在评估拟合函数的精度时，通常会使用一些指标来衡量拟合模型与原始数据的拟合程度。常用的指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、决定
原创
2024-04-23 15:41:23
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你所不知道的Python迭代器自定义可迭代的类将迭代器转换为列表 迭代就是循环的意思，也就是对一个集合中的元素进行循环，从而得到每一个元素。对于我们自定义的类，也可以让其支持迭代，这就是本文要介绍的特殊成员方法__iter__的作用。用该成员方法可以自定义一个Python迭代器自定义可迭代的类可能有的读者会问，为什么不使用列表呢？列表可以获取列表的长度，然后使用变量i对列表索引进行循环，不照样可
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2023-09-17 09:41:50
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为
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2022-12-04 09:18:05
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为
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2023-05-26 09:10:03
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为
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2023-03-06 09:13:11
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为
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2023-03-07 09:12:54
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分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为目标函数创建样本数据本文基于 A=40 和 λ=0.5 且带正态分布伪随机误差的模型创建人工数据。
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2022-10-20 09:02:16
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涉及：使用交叉验证对模型进行评估使用网格搜索寻找模型的最优参数对分类模型的可信度进行评估使用交叉验证进行模型评估以前的内容，经常涉及使用sklear中的train_test_split 将数据集拆分成训练集和测试集，然后用训练集训练模型，再用模型去拟合测试集并对模型进行评分，来评估模型的准确度1.sklearn中的交叉验证法统计学中，交叉验证是一种常用于对于模型泛化性能进行评估的方法和train_
# Python 贝叶斯优化拟合模型指南
贝叶斯优化是一种用于寻找函数最优解的策略，特别适合在评价代价高昂或时间复杂的情况下使用。本文将指导你如何实现一个贝叶斯优化拟合模型。下面是整个过程的简要流程：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 具体操作 |
|----------|------------
我们在接触具体的机器学习算法前，其实很有必要对优化问题进行一些介绍。
随着学习的深入，笔者越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。 最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度方向法等
参考陈强老师的《计量经济学及Stata应用》视频及书籍Part3学习内容： （多元线性回归、大样本OLS、异方差、自相关）5 多元线性回归5.1 二元线性回归5.2 多元线性回归模型5.3 OLS估计量的推导5.4 OLS的几何解释5.5 拟合优度（被解释变量的离差平方和可以分解为TSS=ESS+RSS；拟合优度只反映拟合程度的好坏，如果要评估回归方程是否显著，应使用F检验）5.6 古典线性回归模
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2024-05-22 21:46:26
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主图对于点击率是有很大的影响的,所以有的时候需要调整淘宝主图,但是更换主图是需要技巧的，没有换号会变成好心办坏事。淘宝上面进行主图的优化会对权重有影响吗？怎样能够不影响？淘宝主图优化肯定会影响权重的，这种影响有两种结果，一种就是变好了，宝贝的整体权重变高了，排名也提高了，那么展现流量和转化也都相应的变好了。还有一种影响是权重分数不增反降，没有达到优化的目的，是商家不愿意看到的结果。怎么换不影响权重
