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全部文章（共90篇）

详解stacking过程

详解stacking过程机器学习之Stacking原理与实战

stacking

2020-11-24

0 476

机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线

ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较，主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡。具体方法是在不同的分类阈值 (threshold) 设定下分别以TPR和FPR为纵、横轴作图。由ROC曲线的两个指标，TPR=TPP=TPTP+FNTPR=TPP=TPTP+FN，FPR=FP...

过采样不平衡

2020-11-23

0 860

【数据分析】一文看懂箱线图及python可视化

一、箱线图箱线图（Box plot）也称箱须图（Box-whisker Plot）、箱线图、盒图，可以用来反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散布范围箱线图是一个能够通过5个数字来描述数据的分布的标准方式，这5个数字包括：最小值，第一分位，中位数，第三分位数，最大值，箱线图能够明确的展示离...

箱线图

2020-11-23

1 3646

XGBoost 模型调参（基于数据集实践）指南

模型调优 XGBoost有一些参数可以显著影响模型的准确性和训练速度。应该了解的第一个参数是:n_estimators and early_stopping_roundsn_estimators 指定训练循环次数。 early_stopping_rounds 提供了一种自动查找理想值的方法。 ea...

调参

2020-11-21

0 1830

XGBoost+LR融合的原理和简单实现

3.简单实现3.1导入相关库 # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Hippo import numpy as np import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.datasets import l...

XGBoost+LR

2020-11-21

0 1110

百万级新闻文本分类实践（卡方检验、朴素贝叶斯，SVM）

这里只用了机器学习（朴素贝叶斯，SVM）做了文本分类，没有使用深度学习方法。文本分类流程：分词->去停用词->获取词典（降维）->求TF-IDF特征->分类许多常用单词对分类决策的帮助不大，比如“的”和标点符号等。也可能一些词在所有类别中均匀出现，为了消除这些词的影...

卡方检验

2020-11-19

0 1010

【机器学习】利用TF-IDF文本特征提取进行SVM，XGBoost文本分类

使用sklearn实现TF-IDF特征计算文本数据预处理：sklearn 中 CountVectorizer、TfidfTransformer 和 TfidfVectorizer文本数据预处理的第一步通常是进行分词，分词后会进行向量化的操作。在介绍向量化之前，我们先来了解下词袋模型。 1.词袋...

TF-IDF 文本分类

2020-11-18

1 4309

java 中为什么一般都把类的属性设置为private

java 中为什么一般都把类的属性设置为private，然后再用get，set方法控制该属性，这有什么好处吗？为了不让其示例对象直接通过对象.属性名来使用和修改，而是通过set属性名,get属性名，更安全，这样属性就不会随意的被赋值上任何非法的值了，可以在set属性名的方法中进行控制。比如说：...

private java

2020-11-12

0 691

Linux文件编辑命令详细整理

一、vi编辑器有3种基本工作模式首先需要知道vi编辑器有3种基本工作模式，分别是：命令模式、文本输入模式、和末行模式。首先我们使用命令 vi filename 打开一个文件，这个时候进入到的是命令模式接下来我们按i，然后键盘随便输入写内容。然后按ESC重新进入到命令模式。在命令模式的情况下，我们按...

文本编辑 vim

2020-11-03

0 873

Python中*args和**kwargs的区别

一、*args的使用方法 *args 用来将参数打包成tuple给函数体调用例子一： def function(*args): print(args, type(args)) function(1)输出结果以元组的形式展示：例子二： def function(...

**kwargs python *args

2020-11-02

0 776