python的有比较强悍，google等公司在用的构建框架buidbot。另外python也有jenkins API。python相关的库参考下：buildbot - google等公司使用的持续集成框架，上手比Jenkins难，功能和性能远比Jenkins强大。 链接 python库介绍-buildbot教程BitBake – 嵌入式Linux上类似make工具。链接buildout – 用于从
转载
2023-09-07 11:11:05
55阅读
在正经的笔试题中，排序算法基本不会出现，出现的时候也会作为解题环节的一个小部分。不过，在面试中可能会遇到，毕竟作为数据分析师，难点的可能考你手推公式，简单的可能就说：“来，那你写个快排吧。”来，那我就奉上我之前使用的部分排序算法的python实现吧，毕竟我是正经算法coding基本撕不出来的人，只能在这种简单算法上使点劲了。01 冒泡排序时间复杂度：O(n^2)算法描述：比较相邻的元素，如果第一个
转载
2024-04-22 20:52:12
23阅读
文章目录一. 集成算法概述二. Bagging模型三. Boosting模型四. Stacking模型 一. 集成算法概述目的： 让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起分类:Bagging 训练多个分类器取平均Boosting 从弱学习器开始加强，通过加权来进行训练 （加入一棵树，要比原来强）Stacking 聚合多个分类或回归模型（可以分阶段来做）二. Bagging模型全称：bootstra
转载
2023-09-17 19:00:55
94阅读
1.2 Python版本与集成包我们经常讨论的Python是指CPython(即从www.python.org上下载的Python版本)，除了CPython，还有一些其他的实现版本。IronPython是一种在.NET和Mono上实现的Python语言。Jython的原名叫Jpython, 是 Python 编程语言的纯 Java 实现。它可以让用户将 Python 源代码编译成 Ja
转载
2023-08-07 19:53:36
65阅读
随着企业信息化的加速发展，系统集成成为了企业实现高效运营的关键。软考Python作为一门广泛使用的编程语言，在系统集成领域发挥着重要作用。本文将探讨软考Python在系统集成中的应用，以及如何利用Python技术实现企业信息系统的整合与优化。
一、软考Python与系统集成概述
软考Python是一种跨平台的编程语言，具有易学易用、开发效率高、可扩展性强等特点。在系统集成领域，Python可用
原创
2023-10-25 15:25:35
169阅读
集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。其工作流程为： 1）先产生一组“个体学习器”。在分类问题中，个体学习器也称为基类分类器 2）再使用某种策略将它们结合起来。 通常使用一种或者多种已有的学习算法从训练数据中产生个体学习器。通常选取个体学习器的准则是： 1）个体学习器要有一定的准确性，预测能力不能太差 2）个体学习器之间要有多样性，即学习器之间要有差异
作者：kervin 近几年来，机器学习以及深度学习的研究异常火热，机器学习和深度学习也逐渐渗透到各个领域，当然，脑科学领域也不例外。利用机器学习和深度学习技术解决脑科学领域中的问题，成为目前最为火热的研究方向之一。而神经科学+机器学习/深度学习方面的研究论文近几年来呈现指数增长的趋势。 我们公众号曾解读过多篇关于神经科学+机器学习/深度学习的
算法思想：传统机器学习算法 (例如：决策树，逻辑回归等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开。集成学习 (Ensemble Learning) 算法的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。1、集成学习分类之Bagging算法（并行）1.1 Bootstrap sampling自助采样模型的评估方法中有留一法（将数据集划分为两个互不相交的集合，一个做测试
转载
2024-09-23 21:47:02
42阅读
推荐系统： 类似淘宝根据你买过或者浏览过的东西，自动推荐你一些商品。我们要做的是两种推荐：一、基于用户过滤 （1）要收集不同人的偏好，以电影为例——建立一个字典，里面包含用户、用户看的电影和看完电影后打分的数据。可以根据对相同电影得分情况的类似程度来说明用户之间的相似性。  
转载
2024-04-02 10:28:28
29阅读
1.项目背景萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化支持向量机分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理3.1
转载
2024-03-07 21:31:40
82阅读
十大基本排序算法排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。这里使用python实现这十大排序算法。一、冒泡排序算法步骤比较相邻的元素。如
转载
2024-08-09 18:10:57
53阅读
# CDH集成Python算法实现教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看整件事情的流程，可以用如下表格展示步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(准备环境) --> B(安装CDH)
B --> C(安装Python)
C --> D(编写Python算法)
D --> E(集成Python算法)
```
## 2. 具体步骤
接下
原创
2024-06-05 04:15:50
18阅读
随机森林算法随机森林算法类型:随机森林算法：属于集成学习算法 ，通俗点讲，就是将多颗决策树集合起来，就变成了随机森林。 随机森林包含了回归森林和分类森林，因此随机森林既可以解决分类问题，可以解决回归问题集成学习算法集成学习算法是通过训练多个学习器，然后把这些学习器组合起来，以达到更好的预测性能的目的。集成学习算法的分类： Bagging：弱学习器的生成没有先后顺序，可以进行并行训练，如果是分类任务
转载
2024-07-02 20:51:57
28阅读
0.背景传统化学法做水质参数检测时虽然精度较高，但是耗时长、耗费大量化学药剂人力等资源，很难满足现有定型化快速化检测的需求。所以提出全光谱检测算法，其基本原理是在传统化学法得到结果的前提下，使用对应的全光谱谱图，二者结合生成训练集，再使用数学上的一些建模方法，建立全光谱分析模型。在得到一条新的全光谱谱图时，可以根据该模型计算预测出相应的因子值。 原有公司近红外建模也是类似原理，不过建模，预测等功能
转载
2023-08-23 17:43:03
63阅读
本文最后更新于2020年4月18日，已超过 7 个月没更新！优化算法 是在面对没有最优解或计算最优解需要很大计算量的问题时，利用迭代的思想来尽可能的逼近问题的最优解的方法。近期学习激光SLAM理论知识，其中用到了一些优化算法，然而当年计算方法那门课没有太重视，所以对这些优化算法都是似懂非懂的，因此专门整理一下常用的几种优化算法，巩固一下理论基础。1. 梯度下降法(Gradient descent)
转载
2023-08-07 15:28:59
122阅读
1、选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：
#找到最小的元素
def FindSmall(list):
min=list[0]
for i in ran
转载
2023-09-19 21:34:05
64阅读
目录1、梯度下降 1.1.1批量梯度下降：每次迭代依据全体样本的误差结果更新回归系数1.1.2随机梯度下降：每次迭代依据某个样本的误差结果更新回归系数1.1.3小批量梯度下降：每次迭代依据部分样本的误差结果更新回归系数1.2算法优缺点： 2、坐标下降2.1坐标下降法特点： 3、牛顿迭代4、逐步回归4.1、向前选择4.2、向后剔除5、最小角回归6、拉格朗日乘法6.1.1
转载
2023-08-07 10:31:23
318阅读
每个人都会有这样的经历：当你在电商网站购物时，你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息；你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”；等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法，源自一个超市购物篮的故事：啤酒总是和尿布一起被购买。有兴趣的
转载
2023-10-08 10:03:20
100阅读
梯度下降是神经网络中流行的优化算法之一。一般来说，我们希望找到最小误差函数的权重和偏差。梯度下降算法迭代地更新参数以最小化整个网络的误差。梯度下降是一种迭代方法，可用于求解最小二乘问题(线性和非线性)。梯度下降是求解机器学习算法模型参数(即无约束优化问题)最常用的方法之一。另一种常用的方法是最小二乘法。当求解损失函数的最小值时，梯度下降法可用于逐步迭代求解，以获得最小损失函数和模型参数值。另一方面
转载
2024-02-23 10:59:27
39阅读
1.含义在自然语言处理中非常重要的算法，用于计算一个词汇在文本中的重要性。 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency,简写为TF)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)，它与一个词的常见程度成负相关。 注：
转载
2024-01-11 08:19:22
60阅读
