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机器学习之旅

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Python自用工具包PyTls
做这件事的初衷是发生了一个星期要用python同时开发3个项目的情况,我发现了两个现象:1.有很多定制化的需求是极度高频反复重写的;2.有很多功能之前写过,可能因为稍许复杂又忘了,再用的时候又要去Google。所以,拉着同组的一个实习生,一起维护了PyTls的这个项目,为的就是那句"life is short, we need python"。
sladesal
2019-07-31
7370
Python踩坑指南(第一季)
最近在python开发的过程中,发现了一些比较有意思的问题,确实让自己在开发过程中被恶心了一把,所以开了这个连续的更新博文,之后会持续的按第一第二第三这种版本下去,更新一些比较有意思的python代码问题。
sladesal
2019-05-17
5210
Python:需求预估
之前写了一篇以基于elastic的需求预估的文章,只不过用的是R语言开发的,最近在学python,就仿照逻辑写了一篇python的,主要修改点如下:
sladesal
2018-08-27
4880
应用:数据预处理-异常值识别
上四分位数Q3,又叫做升序数列的75%位点 下四分位数Q1,又叫做升序数列的25%位点 箱式图检验就是摘除大于Q3+3/2*(Q3-Q1),小于Q1-3/2*(Q3-Q1)外的数据,并认定其为异常值;针对全量样本已知的问题比较好,缺点在于数据量庞大的时候的排序消耗 R语言中的quantile函数,python中的percentile函数可以直接实现。
sladesal
2018-08-27
6180
应用:能够快速实现的协同推荐
对于中小型的公司,用户的数据量及公司产品的个数都是较小规模的,需要提供给用户的推荐系统实现的重心也从人性化变成了实现成本,协同推荐就是非常常见、有效且可以快速实现的方法,也是本文想介绍的。
sladesal
2018-08-27
2920
应用:深度学习下的电商商品推荐1.常见算法套路2.item2vec的工程引入3.python代码实现
电商行业中,对于用户的商品推荐一直是一个非常热门而且重要的话题,有很多比较成熟的方法,但是也各有利弊,大致如下:
sladesal
2018-08-27
2.9K1
python开发:基于SSD下的图像内容识别(一)1.首先,先看一下我们能达到什么样的效果:2.我们需要做哪些基本的步骤:
鸽了将近有一个月的时间没有更新东西,真的不是因为我懒,主要在忙一些工作上的事情,然后就是被安装caffe环境折磨的死去活来。我本来用的上mba来搭caffe环境的,一直在报一个框架问题,索性一怒之下换了mbp,下面就将我在SSD学习过程中遇到的问题和大家一起分享一下。
sladesal
2018-08-27
6140
python开发:特征工程代码模版(一)
作为一个算法工程师,我们接的业务需求不会比数据分析挖掘工程师少,作为一个爱偷懒的人,总机械重复的完成一样的预处理工作,我是不能忍的,所以在最近几天,我正在完善一些常规的、通用的预处理的code,方便我们以后在每次分析之前直接import快速搞定,省的每次都要去做一样的事情。
sladesal
2018-08-27
7210
python开发:基于SSD下的图像内容识别(二)
感谢 @zcl1122指出的倒数第三节代码中的i错误的被简书转行成大写的I的问题。
sladesal
2018-08-27
2.1K1
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