前言：Transformer，这一在人工智能领域掀起惊涛骇浪的架构，自2017年谷歌团队发表《Attention Is All You Need》论文诞生以来，便以迅雷不及掩耳之势席卷全球，成为AI发展史上浓墨重彩的一笔。它究竟有何魔力，能让全球开发者为之疯狂，让AI技术焕发新生？今天，就让我们一同揭开Transformer的神秘面纱，探寻其优势所在。

前言：Transformer，这一在人工智能领域掀起惊涛骇浪的架构，自2017年谷歌团队发表《Attention Is All You Need》论文诞生以来，便以迅雷不及掩耳之势席卷全球，成为AI发展史上浓墨重彩的一笔。它究竟有何魔力，能让全球开发者为之疯狂，让AI技术焕发新生？今天，就让我们一同揭开Transformer的神秘面纱，探寻其优势所在。

前言：Transformer，这一在人工智能领域掀起惊涛骇浪的架构，自2017年谷歌团队发表《Attention Is All You Need》论文诞生以来，便以迅雷不及掩耳之势席卷全球，成为AI发展史上浓墨重彩的一笔。它究竟有何魔力，能让全球开发者为之疯狂，让AI技术焕发新生？今天，就让我们一同揭开Transformer的神秘面纱，探寻其优势所在。

前言：前文介绍了RNN概念及其分类，本文讲解传统RNN。

如果进行此次分裂, 则树的深度为 2, 有三个分支. 在用属性"脐部"划分之后，上图中的结点2、3、4分别包含编号为 {1，2，3， 14}、 {6，7， 15， 17}、 {10， 16} 的训练样例，因此这 3 个结点分别被标记为叶结点"好瓜"、 “好瓜”、 “坏瓜”。3. 对结点2，若将其领衔的子树替换为叶结点，则替换后的叶结点包含编号 为 {1， 2， 3， 14} 的训练样例，叶结点标记

在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。聚类算法常用于用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别等方面。一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。2.使用k-means进行聚类,并使用CH方法评估。（一）根据聚类颗粒度分类。（二

例：#分类预测操作#导包# #准备数据集# 创建模型knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)#k默认为5# 训练模型# 预测。

图像越靠近 (0, 1) 点则 ROC 曲线下面的面积就会越大，对正负样本的辨别能力就越强；：逻辑回归的假设函数： h(w) = sigmoid(wx + b )，线性回归的输出，作为逻辑回归的输入；AUC 是 ROC 曲线下面的面积，该值越大，则模型的辨别能力就越强。召回率也叫做查全率，指的是预测为真正例样本占所有真实正例样本的比重。预测对了 3 个恶性肿瘤样本，4 个良性肿瘤样本。预测对了 6

如果进行此次分裂, 则树的深度为 2, 有三个分支. 在用属性"脐部"划分之后，上图中的结点2、3、4分别包含编号为 {1，2，3， 14}、 {6，7， 15， 17}、 {10， 16} 的训练样例，因此这 3 个结点分别被标记为叶结点"好瓜"、 “好瓜”、 “坏瓜”。3. 对结点2，若将其领衔的子树替换为叶结点，则替换后的叶结点包含编号 为 {1， 2， 3， 14} 的训练样例，叶结点标记

1.能不删就不删 , 如果某列数据有大量的缺失值(50% 以上是缺失值）, 具体情况具体分析；2.如果是类别型的缺失值，可以考虑使用字段 ‘缺失’ 来进行填充；3.如果是数值型的缺失值，可以用一些统计量 (均值/中位数/众数) 或者业务的默认值来填充。今天的分享到此结束。