一、简介 在现实的机器学习任务中，自变量往往数量众多，且类型可能由连续型（continuou）和离散型（discrete）混杂组成，因此出于节约计算成本、精简模型、增强模型的泛化性能等角度考虑，我们常常需要对原始变量进行一系列的预处理及筛选，剔除掉冗杂无用的成分，得到较为满意的训练集，才会继续我们的学习任务，这就是我们常说的特征选取（feature selection）。本篇就将对常见的特征选择方法的思想及Python的实现进行介绍； 二、方法综述 2.1 去除方差较小的变量 这种方法针对离散型变量进
知识点： 扩展知识介绍 Java随机数类Random介绍 Java实用工具类库中的类java.util.Random提供了产生各种类型随机数的方法。它可以产生int、long、float、double
确定项目或者设备的供应商投标价格的方法有很多，一种常见的方法是：首先估计项目或设备的成本基值，然后确定投标价格在成本基值的基础上提高比例，即提价比例，最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈，而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下，项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时，提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
项目或者设备得供应商投标价格得方法有很多。一种常见得方法是：首先估计项目或设备得成本基值，然后确定投标价格再成本基值得基础上得提高比例，即提价比例，最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈，而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下，项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时，提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
硬件定时器是芯片本身提供的定时功能。一般是由外部晶振提供给芯片输入时钟，芯片向软件模块提供一组配置寄存器，接受控制输入，到达设定时间值后芯片中断控制器产生时钟中断。硬件定时器的精度一般很高，可以达到纳秒级别，并且是中断触发方式。
决策树是十大机器学习算法之一，可用于分类和回归问题。最初的决策树包括ID3和C4.5，后来慢慢发展到随机森林和作为梯度提升算法的基学习器模型，例如GBM算法和Xgboost。单一的决策树算法由于模型比较简单效果不是很好，后来引入Bagging和Boosting后模型效果大为改善。今天我们就来了解一下关于决策树的相关内容。
本篇文章主要介绍STM32中Systick定时器的使用以及HAL_Delay函数的原理。
新的S7-200 SMART CPU支持PID自整定功能，在STEP 7-Micro/WIN SMART中也添加了PID调节控制面板。
本文介绍了什么是机器学习，机器学习的应用，机器学习的算法，机器学习的框架，机器学习的调参，机器学习中的竞赛，以及机器学习的前景。
导语：本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义，相信能帮助初学者真正地理解相关知识。
视图(view)，称为虚表，在数据库中不存在实体。视图本质上是对物理表(基表)的一种数据保护，让开发者或者用户只能看到基表中的部分数据。
输出的结果很明显，对于call的用法前面文章有提到，第一个参数就是传入到函数里的this的值。这段代码可以在不同的上下文对象（ me 和 you ）中重复使用函数 identify() 和 speak() ，如果我们不适用this的话，那就需要identity和speak显示传入一个上下文对象，就像下面的方式
今天这篇讲讲集成学习，集成学习就是将多个弱学习器集合成一个强学习器，你可以理解成现在有好多道判断题（判断对错即01），如果让学霸去做这些题，可能没啥问题，几乎全部都能做对，但是现实情况是学霸不常有，学渣倒是很多，怎么样做才能保证题做对的准确率较高呢？就是让多个学渣一起做， 每个人随机挑选一部分题目来做，最后将所有人的结果进行汇总，然后根据将票多者作为最后的结果；另一种方式就是先让学渣A做一遍，然后再让学渣B做，且让B重点关注A做错的那些题，再让C做，同样重点关注B做错的，依次循环，直到所有的学渣都把题目做了一遍为止。通过上面两种方式就可以做到学渣也能取得和学霸一样的成绩啦。我们把这种若干个学渣组合达到学霸效果的这种方式称为集成学习。
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XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上 限而已。根据特征使用方案，有计划地获取、处理和监控数据和特征的工作称之为特征工程,目的是 最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。
注：该系列基于 Lyashenko A. 和 Mercurio F. 的论文 Looking Forward to Backward-Looking Rates。他俩在论文中提出了更为通用的 Forward Market Model (FMM)，它可以同时处理后顾型的 RFR 复合利率和前瞻型的 IBOR。两名作者也因此被评选了 Quant of the Year 2020，他们都认为 FMM 才是定价 RFR 期权的正确模型，而且只需在现有的 LMM 方法上改进一点，并不需要过多的额外开发人力。
决策树算法是计算机科学家罗斯.昆兰（下图大佬，没错，是图灵，因为我没找到昆兰大佬的照片）在学术休假时提出的。期间，他到斯坦福大学访问，选修了图灵的助手 D.Michie 开设的一门研究生课程。课上布置的一个大作业就是用程序写出一个完备正确的规则，以判定国际象棋的残局是否会在2步后被将死，昆兰在这个任务中得到灵感，之后又将该部分工作整理出来于1979年发表，并命名为 ID3 算法。之后很多其他的决策树算法也相继问世，比如ID4、ID5、C4.5、和 CART（Classification and Regression Tree） 等。scikit-learn 中决策树的实现是基于 CART。
对于很多产品来说，分析用户行为都是非常重要的。用户分析能推动产品的迭代，为精准营销提供一些定制化服务，驱动我们做一些产品上的决策。常用的用户专题分析方法，包括用户分群、留存分析、转化分析、行为路径分析和事件分析、用户画像、用户增长等。
这其实也就是决策树算法在训练过程中需要完成的，在多个特征中，我们需要找出最能区分结果的特征，区分结果差的直接丢掉。
论文的思路是先介绍分块压缩感知BCS，然后介绍使用投影和硬阈值方法的迭代投影方法PL，接着将PL与维纳滤波器结合形成SPL（平滑PL），并且介绍了稀疏表示的几种基，提出了两种效果较好的稀疏基：CT与D
作者：Yi-Qi Hu, Yang Yu, Wei-Wei Tu, Qiang Yang, Yuqiang Chen , Wenyuan Dai
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抢红包统计学（技术贴，知道为啥自己越抢越穷了吧） 一、引言 过年前微信群里面流行起来一种“红包接力”的玩法，大概的规则是：群里面先由一人发一个红包，然后大家开始抢，其中“手气最佳”的那个人继续发新一轮的红包，之后不断往复循环。 这时候大家或许就会问了，一直这么玩下去会有什么结果呢？是“闷声赚大钱”了，还是“错过几个亿”了？是最终实现“共同富裕”了，还是变成“寡头垄断”了？要解答这些问题，就得先了解一些统计学的知识，然后模拟一些随机实验，得到的结果或许会让你大跌眼镜呢。 二、红包初级模型：“切面条法” 微信
一、引言 过年前微信群里面流行起来一种“红包接力”的玩法，大概的规则是：群里面先由一人发一个红包，然后大家开始抢，其中“手气最佳”的那个人继续发新一轮的红包，之后不断往复循环。
本教程介绍了用于分类的决策树，即分类树，包括分类树的结构，分类树如何进行预测，使用scikit-learn构造分类树，以及超参数的调整。
决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
如何保证切削液的最佳的使用状态或有效延长其使用时间？通常的做法是选择优质的切削液。在正确选型的前提下，实际上还需要做好切削液的日常维护及保养。
之前分享了一个：Matlab RBF神经网络及其实例，这次分享一下通过RBF神经网络拟合数据
| 导语 基于实际业务场景使用ECharts的经验，总结一些通用的解决方案。 应用场景 用流动关系图来映射品牌之间的有效换机数量，从而帮助运营对手机品牌的行情做分析和预测。 图形说明 一期：图形中间为分析主品牌；左侧为流入品牌，曲线粗细=换机数大小（流入量）；右侧为流向品牌信息，曲线粗细=换机数大小（流出量）； 二期：为降低信息复杂度，中间品牌支持切换为单个品牌（观察品牌）。 最终实现效果如下图所示： 一期 [展示品牌过多，线条过密，信息复杂度较高] 二期 [ 中间品牌支持切换为单个品牌
Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了一种全新的优化策略， 用 LSTM 替代传统优化方法学习一个针对特定任务的优化器。
决策树在很多公司都实际运用于风险控制，之前阐述了决策树-ID3算法和C4.5算法和Python中应用决策树算法预测客户等级。
前面两节已经介绍了线性SVC与非线性SVC的分类原理。本节将在理论的基础上，简单介绍下sklearn中的支持向量机是如何实现数据分类的。并参照理论中的概念对应介绍重要参数的含义，以及如何调节参数，使得模型在数据集中得到更高的分数。
日常工作中，数据同学经常会被老板或业务问到“昨日XX指标波动50%，帮忙看下什么原因？”，也有上来直接来一句“今天数据是不是有问题啊？”，数据同学心里一惊，“我X，是不是集群延迟了？/难道昨天修改逻辑，改出Bug了吗”，于是先去找到指标对应的数据任务，排查数据加工流程有无异常，检查了一遍任务运行正常，各个环节数据无误，松了一口气。开始分析波动原因，经过多个维度的拆解分析后，发现南京下降影响最大，结合最新公布的疫情信息，回复老板/业务说，“昨日数据波动的主要原因是XXX，指标总体下降XX，其中南京下降XX，影响率XX”。一轮操作后，一上午过去了，既定的排期任务又要晚上加班搬砖了。
1. 构造一个三重态双自由基分子，使用UHF对该双自由基分子进行结构优化。通过自旋布局(Spin Population)确定两个单占轨道(singly occupied molecular orbitals, SOMOs) 所在的原子。使用Broken Symmetry方法计算该双自由基的“开壳层单重态”。
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。
人工智能的主流研究方法是连接主义，通过人工构建神经网络的方式模拟人类智能。 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。 人工神经网络借鉴了生物神经网络的思想，是超级简化版的生物神经网络。以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能，通过大量的非线性并行处理器模拟人脑中众多的神经元，用处理器复杂的连接关系模拟人脑中众多神经元之间的突触行为。
即使总是伴随着关于伦理、人性与法律等问题的争论，人类从来没有放弃过挣脱时空限制、实现灵魂永恒的尝试。近几年《上载新生》《万神殿》《爱死机》《西部世界》这些剧作，无不在重温着二十多年前《黑客帝国》和《楚门世界》的内核。
摘要的主要思想是找到包含整个集合的“信息”的数据子集。这种技术在今天的工业中被广泛使用。搜索引擎就是一个例子;其他的例子包括文档、图像集合和视频的汇总。文档摘要试图通过寻找信息最丰富的句子，对整个文档进行有代表性的总结或抽象，而在图像摘要中，系统会找到最具代表性和最重要的(或最显著的)图像来做代表。对于监控视频，则会从平平无奇的环境中提取出重要的事件。
人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下CART算法。
本文中使用 sklearn 中的 IRIS（鸢尾花）数据集[1]来对特征处理功能进行说明。IRIS 数据集由 Fisher 在 1936 年整理，包含 4 个特征（Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）、Petal.Width（花瓣宽度）），特征值都为正浮点数，单位为厘米。目标值为鸢尾花的分类（Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾））。导入 IRIS 数据集的代码如下：
当整个世界都在忙于应对 WannaCry恶意软件之时，维基解密发布了CIA Vault 7工具包中新的一批文件，详细披露了针对Winodws平台上的两个恶意软件框架——AfterMidnight以及Assassin。 早在2017年3月7日，维基解密就披露了成千上万个来自CIA的文件及秘密黑客工具，维基解密称之为Vault 7。这被认为是CIA史上最大规模的机密文档泄露。 而本次5月中旬最新的文件披露，已经是Vault 7系列中的第八次文件披露。这次公布的AfterMidnight以及Assassin均属于
本文介绍了结合集成学习思想的随机森林算法。首先介绍了集成学习中两种经典的集成思想Bagging和Boosting。然后介绍了Bagging的两个关键点：1）样本有放回随机采样，2）特征随机选择。最后介绍了Bagging的代表学习算法随机森林，从方差和偏差的角度分析了Bagging为什么能集成以及随机森林为什么能防止过拟合。
感谢 Scikit-Learn 这样的库，让我们现在可以非常轻松地使用 Python 实现任何机器学习算法。事实上操作起来很简单，我们往往无需了解任何有关模型内部工作方式的任何知识就能使用它。尽管我们并不需要理解所有细节，但了解一些有关模型训练和预测方式的思路仍然会有很大的帮助。这使得我们可以在模型表现不如预期时对模型进行诊断，或解释我们的模型做决策的方式——这能帮助我们说服他人使用我们的模型。
简化文本的语法和结构是我们大多数人在学校学到的一项有用技能，经过长时间的应用，这几乎成了人的本能，简单而又轻易，但对于人工智能来说，由于缺乏语言知识，掌握这项技能很难。
stacking严格来说并不是一种算法，而是精美而又复杂的，对模型集成的一种策略。
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