如果你是一位初级或中级的机器学习工程师或数据科学家，这篇文章非常适合你。在选定了你偏爱的机器学习库，如PyTorch或TensorFlow，并掌握了模型架构之后，便可以训练模型解决现实问题。...MLflow帮助你避免Jupyter笔记本使用陷阱的具体路径： 1.集中存储库：MLflow使你的代码、数据和模型工件组织有序且易于访问，可以快速找到所需的资源，避免迷失在笔记本的迷宫中。...以下是ML工程师和数据科学家应该学习XGBoost的一些原因： 准确性：XGBoost是最准确的机器学习算法之一，它已赢得许多机器学习竞赛，并且在各种任务中始终名列前茅。...如果任务涉及表格数据（如根据房间数量预测房价，或根据最后一次购买/账户数据计算客户购买产品的可能性），XGBoost是你在求助于Keras或PyTorch的神经网络之前应该首先尝试的算法。 5....3.你不会迷失在“Jupyter笔记本地狱”中，因为全部机器学习实验都将通过MLFlow变得可追溯和可复制，并且所有模型都将被正确版本化。
线性代数： 机器学习开发人员需要数据结构，如向量，矩阵和张量，它们具有紧凑的语法和硬件加速操作。其他语言的例子：NumPy，MATLAB和R标准库，Torch。...概率论： 各种随机数据生成：随机数和它们的集合; 概率分布; 排列; 收集，加权抽样等等。示例：NumPy和R标准库。...数据输入输出： 在机器学习中，我们通常最感兴趣的是以下列格式解析和保存数据：纯文本，CSV等表格文件，SQL等数据库，Internet格式JSON，XML，HTML和Web抓取。...R标准库，以及很多CRAN包。...Scikit-learn，Keras，XGBoost，E1071和caret。 交互式原型设计环境： Jupyter，R studio，MATLAB和iTorch。
非常便于传送数据到用低级语言编写(C\C++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。 Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。...合并流行数据库（如：基于SQL的数据库） Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。...他支持所有操作系统下不同的GUI后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。...该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中。...实际应用中：Spacy支持多语言，提供相对完善的已有模型，做分词，实体识别非常好用，而且效率很高 与主流NLP组件的对比： ?
可读的图 使用 HiddenLayer 在 Jupyter Notebook 中渲染你的神经网络图，或者渲染 pdf 或 png 文件。...因此，低级细节在默认状态下是隐藏的（如权重初始化 ops、梯度、一般层类型的内部 ops 等）。HiddenLayer 还将常用层序列叠在一起。...自定义图 隐藏、折叠节点的规则是完全可定制的。你可以用 graph expressions 和 transforms 添加自己的规则。...Jupyter Notebook 中的训练度量 在 Jupyter Notebook 中运行训练试验非常有用。你可以绘制损失函数和准确率图、权重直方图，或者可视化一些层的激活函数。 ?...从 GitHub 中安装（开发者模式） 如果要在本地编辑或自定义库，使用此选项。
由于后面我们需要用到 xgboost 这款神器当模型，所以最好你的系统是 ubuntu，因为在 ubuntu 中安装 xgboost 只需要 pip install 就行，在别的系统装起来可能你会想打人...ok，有了环境，就用 anaconda/bin/jupyter 来运行一个 jupyter 工作环境吧，在这个环境里你可以随心所欲为所欲为所欲为......（主要就是因为 jupyter 可以保存你之前执行的结果，很方便做实验，详细的你可以 google） 学习 pandas 很简单，因为它就是像数据库对表操作一样。...然后这些模型很高兴的是，一个都不用你去写～都有现成的库，而且基本集中在 sklearn 中。除了 lightGBM。...新人福利 关注 AI 研习社（okweiwu），回复1领取 【超过 1000G 神经网络 / AI / 大数据，教程，论文】 如何在 Kaggle 首战中进入前 10%
Notebooks通常包含难以名状的隐藏状态。这对初学者来说非常不友好。 2. Notebooks很难与非技术人员共享。他们需要知道如何设置 Python、安装库、管理环境和修改代码。...线性执行模式使得对代码的理解变得容易（稍后会详细介绍）。 3. 无需了解任何web开发，因为该库的目的之一就是开箱即用（剧透警告：确实如此）。 4....Matplotlib一直是Python的首选绘图库。它已经存在了近二十年，并且紧密集成在Python科学计算技术栈中。...Streamlit 支持以下库： matplotlib altair bokeh plotly seaborn PyDeck GraphViz 更加现代的绘图库，如 plotly（https://plotly.com...其他福利：来自于名企的数据科学工作者，北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。
这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API，以供第三方业务应用程序访问。 此示例基于XGBoost。...为了更好的代码维护，建议使用单独的Jupyter笔记本，其中将发布ML模型API。...在要通过REST API公开的函数之前编写注释。提供端点名称和支持的REST方法（本例中为POST）。...在Docker容器中运行Flask，这就是为什么使用0.0.0.0作为它运行的主机。端口5000被映射为外部端口，这允许来自外部的呼叫。...虽然它可以直接在Jupyter笔记本中启动Flask界面，但建议将其转换为Python脚本并从命令行作为服务运行。
的相关操作，主要是用来进行图形图像的处理，如图像的平移、旋转、缩放、骨架提取、显示等等，后期又加入了针对视频的处理，如摄像头、本地文件等。...Jupyter : https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/、https://jupyter.readthedocs.io/en/latest...、libffi 等其它库来最终访问底层的 C 语言 GUI 库（libgtk），从而提供 Python 进行 GUI 设计的接口。...XGBoost : https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/index.html（英文）、https://xgboost.apachecn.org.../#/（中文） XGBoost 是一个优化的分布式梯度增强库，它在 Gradient Boosting 方法下实现机器学习算法。
针对分类和回归问题，XGBoost是梯度提升算法的一种高效实现。 它兼顾了速度和效率，且在很多预测模型任务中表现优异，在数据科学比赛中广受赢家偏爱，如Kaggle。...我们可以不断增加决策树，直到达到满意的效果。 XGBoost是随机梯度提升算法的一种高效实现，它可以通过一系列模型超参数在整个训练过程中控制模型。.../ 首先，XGBoost需要安装，你可以用pip安装，如下： 安装后，可以通过以下代码确认是否成功安装以及安装的版本： 执行以上代码，会看到如下的版本号，也有可能版本号更高： 虽然XGBoost库有自己的...然后，我们可以将来自测试集的真实观测值添加到训练数据集中，重新调整模型，然后让模型预测测试数据集中的第二个步长。...下面的示例演示如何在所有可用数据上拟合最终的XGBoost模型，并在数据集末尾之外进行一步预测。
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具，非常适用于学习，不过在企业中应用时，该工具总感觉差了一点，经常需要安装各种包，而有些包未必能通过conda进行安装。...支持Pytorch，这是非常常见的深度学习库。...支持图像处理，如Opencv 支持常见的NLP工具，如jieba, gensim, fasttext等 支持常用的机器学习库，如XGBoost，LightGBM，Catboost等。...xlrd' \ 'facets' \ 'tqdm' \ 'scikit-multilearn' 这些包基本上都是Anaconda Notebook中的包含的包...，不过也有几个是我们加上去的，如scikit-image，facets，scikit-multilearn等。
它给出一个简单明了的柱状图，表示数据集中每个特征的重要性（复现结果的代码在Jupyter notebook中）。 ?...事实证明，Tree SHAP，Sabaas和 Gain 都如先前定义的那样准确，而permutation和split count却不然。...这是来自恒定平均预测20的误差。在模型A中用发烧特征拆分后，MSE降到了800，因此gain方法将此400的下降归因于发烧特征。...x轴是当某个特征从模型中’隐藏’时模型输出的平均幅度变化（对于此模型，输出具有log-odds单位）。详细信息，请参见论文。但是“隐藏”是指将变量集成到模型之外。...由于隐藏特征的影响会根据其他隐藏特征而变化，因此使用Shapley值可迫使一致性和准确性。 图上可看出，关系特征实际上是最重要的，其次是年龄特征。
image.png 在文件夹风力发电机叶片结冰分类预测中打开PoweShell。 在文件夹中按住Shift键的情况下，点击鼠标右键，出现如下图所示： ?...image.png 点击上图中的在此处打开PowerShell窗口，在其中输入命令并运行：jupyter notebook ?...利用pickle库可以保存python中的任何对象，在数据科学实践中可以用来保存重要的模型和数据。...xgboost 第6行代码忽略警告信息； 第7行代码初始化模型对象，参数nthread设置为4时，利用4线程做模型训练； 第8行代码实例化交叉验证对象，参数n_splits设置为5，表示会做5折交叉验证...； 2.模型在正常样本的预测中取得很高的查准率和查全率； 3.模型在故障样本的预测中取得很低的查准率和查全率； 4.模型在新数据集的测试效果差，说明模型泛化能力差，想要提高模型的泛化能力，则需要提取出更多数据中的有效特征
通常情况下，获胜者只会写一个他们所做的事情的简单概述，而不会透露很多，所以用何种方法可用的提高模型精确度仍是一个谜。 这篇博文介绍了如何在Kaggle竞赛中提高模型精确度。...我们马上发现交叉验证得分从1251（来自岭回归）改进到1197。...这个程序库被称为极端梯度提升2（Xgboost），因为它优化了梯度推进算法。在此，我将分享优化过的超参数。调整极端梯度提升（Xgboost）是一门耗时的艺术，因此我们不在这里谈论。...神经网络的主要问题是它很难调整、也很难知道有多少层次、要使用多少隐藏节点。我的做法是先从单层开始，并且我使用的隐藏节点的数量是特征数量的两倍，然后慢慢增加更多的层次，最后我得到了如下结构。...为了更容易理解上述步骤，我创建了下表： 我的叠加代码在Github存储库中。我叠加了两个最好的模型： 极端梯度提升（Xgboost）和神经网络。 提交我的叠加模型之后，我的测试得分为1115.75.
，它重点介绍了 Julia 用户如何学习数据科学，并包括了一章节介绍如何在 Jupyter 环境中使用 Julia。...请参阅以下来自Dominodatalab 的示例，了解一下交互式小插件是怎么使用的： 你可以在这里（地址：https://blog.dominodatalab.com/interactive-dashboards-in-jupyter...你还可以通过实时预览功能来编辑常用文件格式，如 Markdown、CSV 和 JSON，以便在实际文件中实时查看所发生的变化。...这样其他人更容易读懂你的代码。 无论你需要什么库，在 Notebooks 开始时导入它们（并在它们旁边添加注释，说明导入它们的目的）。 确保代码中行与行之间有适当间隔，不要把循环和函数放在同一行中。...有时候你会发现你的文件变得非常繁重。看看有没有方法隐藏你认为对于以后参考不太重要的代码。 Notebooks 看起来整洁干净， 让人赏心悦目也非常重要。
机器之心报道 机器之心编辑部 Kaggle 正式发布了 2021 年度报告，超过 2.5 万名开发者参与调查，但来自中国的 Kaggle 数据科学家应该并不多。...在今年的调查报告中，XGBoost 成为受访开发者最喜欢的机器学习框架之一，排名第三（去年是排名第四）。 图源：XGBoost 核心开发者、CMU 助理教授陈天奇发表感言。...虽然 VS Code 的受欢迎程度远不及 Jupyter Notebook，但从历年情况来看，它的受欢迎程度是逐年提升的。...此外，我们还可以看到大型语言模型流行度的逐年增长，如基于 transformer 的 BERT、GPT-3 等。 机器学习框架 在机器学习框架领域，基于 Python 的工具仍占主导地位。...梯度提升库 XGBoost 位居第三，采用率和前两年差不多。 尽管从总体来看，PyTorch 的排名不在前三，但它的逐年增长势头依然强劲。
第四步:激活新环境 现在，要开始使用你创建的新环境，输入以下命令: source activate av 为了确保在活动环境中工作正常，我们可以使用以下命令查看在该环境中安装的库的列表: conda...一旦你完成了一个环境的工作，你想要停用它，你可以使用: source deactivate av 因此，现在所有的设置已经完成，接下来检查是否如预期的那样工作。让我们进入下一步。...第五步:启动Jupyter Notebook 打开Jupyter Notebook 命令如下: jupyter notebook 这将启动浏览器中的Jupyter Notebook: ?...由于Anaconda默认配置了Python和所有数据科学库(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以现在你的系统中也包含了所有这些库!...点击"Jupyter Notebook"选项，将会在浏览器中打开Jupyter Notebook: ?
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。 如何更改图例上的标签名称？如何设置刻度线？如何将刻度更改为对数刻度？如何在我的图中添加注释和箭头？...如何在我的图中添加网格线？ 本文收集了有关如何自定义Matplotlib图的常见问题和答案。这可以作为快速进行Matplotlib绘图的一个很好的速查表，而不是Matplotlib库的完整介绍。...import matplotlib.pyplot as plt 在Jupyter Notebook中，你可以在下面加入这一行，这样你就不必每次都想要制作一个图时都调用plt.show()。...plt.legend（fontsize= 10）; 或者，你也可以不使用数字，如： plt.legend（fontsize='x-large'）; 坐标轴 问：如何命名我的x和y轴标签？...所以，可以将鼠标悬停在图的左侧，这会出现如下所示的灰色框。双击灰色框，就可以隐藏图，使Jupyter Notebook可以正常运行，同时也方便滚动。 ?
由于后面我们需要用到 xgboost 这款神器当模型，所以最好你的系统是 ubuntu，因为在 ubuntu 中安装 xgboost 只需要 pip install 就行，在别的系统装起来可能你会想打人...ok，有了环境，就用 anaconda/bin/jupyter 来运行一个 jupyter 工作环境吧，在这个环境里你可以随心所欲为所欲为所欲为......（主要就是因为 jupyter 可以保存你之前执行的结果，很方便做实验，详细的你可以 google） 学习 pandas 很简单，因为它就是像数据库对表操作一样。...experiment 里面是你的 jupyter 实验文件，因为这类文件你会创建很多，所以最好有一个专门的文件夹来管理。...然后这些模型很高兴的是，一个都不用你去写～都有现成的库，而且基本集中在 sklearn 中。除了 lightGBM。
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