import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport joblibfrom collections import Counterdef

图像分类简介

1. 提升树¶梯度提升树（Grandient Boosting）是提升树（Boosting Tree）的一种改进算法，所以在讲梯度提升树之前先来说一下提升树。先来个通俗理解：假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我们用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁，第三轮我们用3岁拟合剩下的差距，差距就只有一岁了。如果我们的迭代轮数还没有完，可以继续迭代下面，每一轮迭代，拟合的岁

1. 数据集介绍¶数据集共包含 11 个特征，共计 3269 条数据. 我们通过训练模型来预测红酒的品质, 品质共有 6 个各类别，分别使用数字: 0、1、2、3、4、5 来表示。2. 案例实现¶3.1 导入需要的库文件¶import itertoolsimport joblibimport numpy as npimport xgboost as xgbimport pandas as pdim

金融科技已成为防范化解金融风险的新利器，是新形势下金融风险管理的内在需求和重要选择。金融科技在会计非现场监控工作中的应用能实现对会计异常数据的自动监控、自动预警、自动通知，有效提升会计监控的效率；基于大数据、人工智能技术的反欺诈智能平台能对海量金融交易进行监测，在降低异常交易预警的同时，极大地提高了识别欺诈交易的命中率。为此，商业银行积极探索大数据、人工智能、知识图谱等核心技术在会计案防领域的高效

深度学习框架-TensorFlow

神经网络的搭建

transformer模型构建

【代码】基于RNN模型实现文本分类任务实战。

1. XGBoost 原理¶XGBoost 是对梯度提升算法的改进：求解损失函数极值时使用泰勒二阶展开另外在损失函数中加入了正则化项XGB 自创一个树节点分裂指标。这个分裂指标就是从损失函数推导出来的。XGB 分裂树时考虑到了树的复杂度。我们在前面已经知道，构建最优模型的一般方法是最小化训练数据的损失函数。预测值和真实值经过某个函数计算出损失，并求解所有样本的平均损失，并且使得损失最小。上面的式子