HDFS写数据流程客户端将数据写入HDFS的流程图如下：流程如下：使用HDFS提供的客户端Client， 向远程的Namenode发起RPC请求Namenode会检查要创建的文件是否已经存在， 创建者是否有权限进行操作， 成功则会为文件创建一个记录， 否则会让客户端抛出异常；当客户端开始写入文件的时候， 客户端会将文件切分成多个packets， 并在内部以数据队列“dat...

初始参数随机，用不同的初始参数进行多组实验找出最优的一组解，这相当于从不同的位置进行搜索带动量的梯度下降，可能会越过最低点随机梯度下降，加入随机因素，每次取一个样本计算梯度，因为单点的最优方向可能不是全局的最优方向，表现在图像上就是在寻找全局最优的路上饶了很多弯路才到达最优点。使用模拟退火算法，每次以一定的概率允许移动到比当前解差的点，可以跳过局部最优...

由上一篇博客我们推倒出Xgboost 目标函数（损失函数）的表达形式为其实际意义表示按照特定分裂点（即按照某种树的结构）分裂后产生的损失值其中IjI_{j}Ij​表示被分到第j个叶子节点的样本这样，我们可以得到样本III依据某个特征值分裂后的损失函数的减小值Lsplit\mathcal{L}_{s p l i t}Lsplit​，将其作为分裂时的依据。其中：IL和IRI_{L}...

FYIhttps://github.com/tensorflow/datasets/issues/2647Indeed, the API is deprecated. Please use tfds.deprecated.text or update your code to use tensorflow_text https://www.tensorflow.org/datasets/api_d

原文：https://stackoverflow.com/questions/36883949/in-tensorflow-get-the-names-of-all-the-tensors-in-a-graphI’ll try to summarize the answers:To get all nodes in the graph: (type tensorflow.core.framewor

最近做比赛的特征工程时，经常用到表的合并，对上述三种操作总是不是熟练的使用，弄不清其中的区别与联系。所以花点时间弄清他们。merge操作merge通过一个或者多个键将两张表合并在一起，api如下merge(left,right,how='inner',on=None,left_on=None,right_on=None,left_index=False,right_index=False,...

什么是留一交叉验证正常训练都会划分训练集和验证集，训练集用来训练模型，而验证集用来评估模型的泛化能力。留一交叉验证是一个极端的例子，如果数据集D的大小为N,那么用N-1条数据进行训练，用剩下的一条数据作为验证，用一条数据作为验证的坏处就是可能EvalE_{val}Eval​和EoutE_{out}Eout​相差很大，所以在留一交叉验证里，每次从D中取一组作为验证集，直到所有样本都作过验证集，共计.

论文原文利用自编码器做协同过滤，协同过滤主要有如下两种情景user-based：userA和userB臭味相投，那么A喜欢看的电影可以推荐给Bitem-based:movieX和movieY比较相似，那么用喜欢看movieX，那么可以将movieY也推荐给他Rating matrix比如在电影推荐场景中，用户对电影（item）的打分可以构成一个R∈Rm×nR \in \mathb...

首先介绍两种编码方式硬编码和onehot编码，在模型训练所需要数据中，特征要么为连续，要么为离散特征，对于那些值为非数字的离散特征，我们要么对他们进行硬编码，要么进行onehot编码，转化为模型可以用于训练的特征初始化一个DataFrameimport pandas as pddf = pd.DataFrame([['green', 'M', 20, 'class1'],...

简要的说明下交叉验证的作用：防止过拟合。他虽然不能在质的级别上提高我们模型效果，但是能够防止我们的模型过拟合，比如xgboost里面，过拟合的一个表现就是生成的树太多，假如们设置了xgboost 的early_stopping_rounds参数，那么树会一直生成直到验证集上auc(假设这里的评估标准是auc）不再上升为止，这样的话如果验证集划分的不准确，就会导致验证集上的auc不准，那么生成的..