阅读前请看一下：我是一个热衷于记录的人，每次写博客会反复研读，尽量不断提升博客质量。文章设置为仅粉丝可见，是因为写博客确实花了不少精力。希望互相进步谢谢！！ 文章目录阅读前请看一下：我是一个热衷于记录的人，每次写博客会反复研读，尽量不断提升博客质量。文章设置为仅粉丝可见，是因为写博客确实花了不少精力。希望互相进步谢谢！！前言一、数据类型 与 编码方式？问题产生：笔记：1、首先读廖老师的这两篇文章?
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2024-06-12 20:38:14
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东阳用友ERP评价体系的建立原则及过程ERP评价体系的建立原则及过程 从企业ERP项目的实施目标和ERP系统的功能来看，ERP项目所涵盖的内容绝对不止这些简要的数据，也不能用上述的数据来简单分析，企业方、顾问方通常将面对着怎么建立ERP评价体系的困惑。1.指标建立原则 对于ERP评价体系业界已建立了相关的标准规范，例《Oliver Wight ABCD检测表》、《中国企业信息化指标体
Qt For Python (Pyside2)Qt for Python为Qt提供Python绑定，允许在Python应用程序中使用Qt5的API，它允许Python开发人员充分利用Qt的潜力。PySide2模块提供对各个Qt模块的访问，例如QtCore、QtGui等等。Qt for Python还附带了Shiboken 2 CPython绑定代码生成器，它可以用于为C或C++代码生成Python
如下图例子，训练出了...
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2022-11-01 11:00:45
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xgboost参数选择较高的学习速率(learning rate)。一般情况下，学习速率的值为0.1。但是，对于不同的问题，理想的学习速率有时候会在0.05到0.3之间波动。选择对应于此学习速率的理想决策树数量。XGBoost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返回理想的决策树数量。对于给定的学习速率和决策树数量，进行决策树特定参数调优(max_depth, mi
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2023-12-26 16:28:04
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尽管有两种booster可供选择，我这里只介绍tree booster，因为它的表现远远胜过linear booster，所以linear booster很少用到。
1、eta[默认0.3]
和GBM中的 learning rate 参数类似。
通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。
典型值为0.01-0.2。
2、min_child_we
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2024-10-14 08:52:12
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大家好，高效的数据处理是使用Pandas的基石，特别是在处理大型数据集时。本文将重点介绍如何优化数据加载过程，这其中涵盖关键策略，如优化数据类型和使用分块加载，并深入探讨其他方法，如选择性列加载、指定日期列、使用转换器、跳过行、内存映射和选择高效的文件格式。每种方法都附有实用的代码示例，使大家能够轻松将这些技巧融入到工作流程中。一、优化数据类型选择高效的数据类型是减少内存使用和加快数据加载的关键方
在前一阶段的项目中用到了LGB，比起刚开始准备的XGB，结果告诉我LGB速度更快，且准确率更高，鉴于目前各大比赛或者面试中常考这两种算法，总结一下目前两者的区别和联系：xgboost采用的是level-wise的分裂策略，而lightGBM采用了leaf-wise的策略，区别是xgboost对每一层所有节点做无差别分裂，可能有些节点的增益非常小，对结果影响不大，但是xgboost也进行了分裂，带来
在机器学习和数据挖掘中，XGBoost因其优良的性能而成为了最受欢迎的算法之一。然而，很多用户在使用Python实现XGBoost交叉验证时会遇到一些典型问题。本文将详细记录我在解决“Python xgb交叉验证”相关问题时的全过程。
### 问题背景
在我们的项目中，XGBoost被用于处理大规模分类任务。我们通过交叉验证评估模型的准确度，以期在生产环境中获得更好的预测结果。然而，在执行过程
本文主要向大家介绍了【云计算】python哈工大NTP分词安装pyltp及配置模型教程，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习云计算有所帮助。哈工大语言云 NTP python使用系统配置(方法windows通用)：windows10 python3.5第一步 ：安装pyltp三个无果尝试(无果的) cmd pip insta
DT（Data Technology）时代，公司对于数据越来越重视，身为职场人，收集上万条表格数据做商业分析，裁剪上千张图片，发送数百封邮件...这些都是经常会遇到的场景。我一直期待能有个工具解放我，直到我遇到了Python。Python的魅力很多小伙伴入坑Python都是从爬虫开始的，在简单了解 HTTP 协议、网页基础知识和一些爬虫库之后，爬取一般的静态网站根本不在话下。写几十行代码
1. python 原生实现这里的原生实现异常粗糙(没有正则项,随机梯度上升)，就是上一篇 原理篇 的代码实现，数据集直接来自sklearn iris（3分类问题）,另外，手工提出了0,1两类，仅做了两类iris的分类。 对于 (h(X) = w_0 + w_1 x_1 + w_2 x_2 + ... + W_m x_m) = (W^T X) 其中 (W =
importlib 模块的作用模块，是一个一个单独的py文件 包，里面包含多个模块（py文件）动态导入模块，这样就不用写那么多的import代码， 典型的例子： 自动同步服务，每个网站都有一个py文件。主进程里收到同步任务，根据名称来动态导入对应的py文件，这样就不用写那么多的import代码。（有点类似java的工厂方法）但是，importlib并不能解决我在线修改py源码，再不重启进程的情况下
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2024-09-19 10:26:47
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宅在家里不能回去工作，还是学习一下GEE吧！借用网友绘制的图片，加油，一切都会好起来的！ 之前在GEE中做随机森林分类时候，很多人都在问如何做特征重要性分析？但是在GEE之前并没有相关API可以做特征重要性分析，最新的API更新后GEE也可以做特征重要性分析了。 1、目前常用的包含特征重要信息分析的分类方法包括：
1.项目背景 随着大数据时代的到来，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。在生产制造业，人工智能技术可以极大地提高生产效率，节省劳动成本，提升产品质量；在服务业，可以优化行业现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入而愈发繁荣，人们的生活也因为其更加便利。
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2024-04-29 15:57:31
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xgb模型java是用来通过XGBoost算法训练和预测模型的一种Java实现方式。随着大数据和机器学习的广泛应用，如何将XGBoost模型有效地集成到Java项目中成为一个热门话题。本文将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理等几个方面详细探讨如何解决“xgb模型java”的问题。
## 版本对比
在当前的xgb模型java实现中，我们主要比较两个版本：版本1.0和版本2.0。这两个版本在特性上
基于XGBOOST的电能消耗预测数据探索分析（EDA）数据读取数据可视化评价指标（metric）训练集测试集（train_test_split）基线模型（baseline）建立时序特征（time series）数据建模XGBoost 模型特征重要性测试集预测结果分析测试集的评测指标第一个月的预测结果根据error降序排序按照abs_error 降序排序按照abs_error 升序排序最好和最差的
之前对于LR的介绍已经不少了，有从LR的极大似然概率模型开始推导的，从极大似然开始推导可以得到我们常用的损失函数形式，接下来就可以利用梯度下降方法。也从最大熵模型推导了满足二项分布的LR模型Hypothesis函数来源，以及满足多项式分布的Softmax回归模型。接下来对LR模型做一个总结。（参照面经等，以后可能会有补充……）如何凸显你是一个对逻辑回归已经非常了解的人呢。那就是用一句话概括它！逻辑
数据挖掘xgb使用总结
1.集成学习背景
说到Xgb一般会先想到GBDT，从而引出boost类模型，什么是xgb模型，简单的说这就是一个常见的分类(回归)模型，和LR，SVM一样广泛应用在数据分类中，xgb的全称是X (Extreme) GBoosted，其中的X是极端的，G是梯度，翻译过来可以是极致的梯度提升模型，说到底还是梯度提升模型，本质
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2024-04-01 00:02:00
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1.xgb有多种训练形式，一种是原生接口形式，一种是sklearn接口形式。其中原生接口形式可以有xgb.train()和xgb.cv()两种。前者完成后返回个模型，后者只返回在训练集和测试集的表现，不返回模型。sklearn接口形式是xgb.XGBClassifier()(本文仅考虑分类问题），每种形式的模型参数不一样，具体的参考文档。2.关于参数的问题要重视一般分为三类参数：第一类，Gener
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2024-04-29 16:47:50
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