一、基本概念查准率：你摸到的瓜是好瓜的把握是多大查全率：所有好瓜中有多少比例被挑了出来注意：两个概念是相互矛盾的，一般来说很难同时满足查准率和查全率都高。PR曲线：查准率查全率曲线。实际应用中，常绘制PR曲线来比较算法性能优劣。上图中，A完全包围C，故A的性能必定优于C，但A、B的性能无法比较，对此，我们提出了平衡点概念。平衡点（BEP）：查准率等于查全率时，对应的概率值。平衡点越大...

概念argmin 的含义是什么？最通俗的理解：表示使目标函数取最小值时的变量值算法梯度提升决策树XGBoost与GBDT算法的区别：传统的GBDT在优化的时候只用到了一阶导数信息，而XGBoost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，得到一阶和二阶导数，并且XGBoost在代价函数中加入了正则项，用于控制模型的复杂度。另外XGBoost还支持线性分类器，通过在代价函数中加入正...

1.观察距离最近样本点是否分类准确import numpy as npdef find_closest_centroids(X, centroids):K = centroids.shape[0]m = X.shape[0]idx = np.zeros(m) #用来存放每一个样本点的索引号# ===================== Your Co...

一、Pycharm上传代码到github第一步：安装git，一般都还没有安装git就去找SSH key，怎么可能找得到请必须先有自己的GitHub账号，然后才是找自己的SSH keyMac如何找到自己的SSH key，步骤很详细，跟着走不会有问题的。https://www.jianshu.com/p/5b34b7b34caewin如何找到SSH key链接如下https:/...

文章目录一、生成pandas二、pandas行索引号、列索引号、数值索引及固有属性。三、Panda索引补充：多重索引，将二维变一维，三维变二维五、pandas运算六、pandas处理丢失数据（如nan数据）七、合并八、文件的存取补充：**时间日期：**时间重采样Pandas分组计算Pandas 聚合函数pandas核心数据结构：https://blog.csdn.net/qq_34229228/a

文章目录一、kafka埋点信息读入kafka二、数据仓库1、构建数据据仓库ODSETL1. 基础层2. 主题层数据共享三、ELKElasticsearch：Logstash：Kibana：四、Hadoop1. 数据采集传输类2. 数据存储类3.数据计算类4.数据分析及可视化5.系统管理一、kafkakafka是一个实时数据处理系统，可以横向扩展、高可靠，而且还变态快，已经被很多公司使用。对于实时数

刚好我有两个账号，就用它们演示一下吧。首先点击Explore,在搜索栏中搜索hellobigorange然后，我们点击fork。fork完后，点黑色猫头回到自己的仓库，打开自己刚刚fork的内容。复制链接，注意一定要fork完后再复制，不然没法推送的。然后就是常规的，新建文件夹，打开右击git bush here，输入**git clone 链接地址*克隆完后，挑出你认为...

禁忌搜索适用于离散化变量求解。一、局部领域搜索又称爬山启发式算法，从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值(即山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。它是禁忌搜索的基础，TS算法是在其上改进而来。优点：容易理解，容易实现，具有较强的通用性；局部开发能力强，收敛速度很快。缺点：全局开发能力弱，只能搜索

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 将图片画在网页里%matplotlib inlinets=pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range('2000/1/1',periods=1000))ts=ts.cumsum()...

定义：将一个场景中学习到的知识迁移到另一个场景中应用。迁移学习顾名思义就是把已经训练好的模型的参数迁移到新的模型来帮助新模型的训练。考虑到大部分的数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学习到的模型参数，通过某种方式来分享给新的模型，从而加快优化模型的学习效率不用像大多数模型那样从零开始。例子：为什么需要迁移学习？使用深度学习技术解决问题的过程中，最常见的障碍在于，因为模型有大量的