今天继续和大家聊聊B站2021的校招笔试题，上次我们看了算法题，今天我们来看看选择题。
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型：Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型，有3个易感因素、高血压、2型糖尿病和LDL，得出误差率和变量数目的图。
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。
这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！
装饰器：把函数test当成变量传入装饰函数deco — 执行了装饰操作后，变量传回给了函数test()。比如装饰器效果是test = test-1，test函数经过deco装饰后，调用test其实执行的是 test = test-1。
主要有分类（classification）、回归（regression）、排序（ranking）、聚类（clustering）、热门主题模型（topic modeling）、推荐（recommendation）等。
导读：ROC三剑客这三篇文章由一年前的两篇文章和今天写的一篇文章组成，内容涵盖了 ROC 原理解析和计算、两个R包 plotROC 和 pROC 的使用教程。希望感兴趣的读者修此剑术，保家卫国~~你的剑，就是我的剑！
虽然现在深度学习大行其道，但以XGBoost、LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔的用武之地。抛开深度学习适用的图像、文本、语音和视频等非结构化的数据应用，Boosting算法对于训练样本较少的结构化数据领域仍然是第一选择。本文先对前述章节的三大Boosting的联系与区别进行简单阐述，并一个实际数据案例来对三大算法进行对比。然后对常用的Boosting算法超参数调优方法进行介绍，包括随机调参法、网格搜索法和贝叶斯调参法，并给出相应的代码示例。
先说结论：C++的类成员函数和C函数实质是一样的，只是C++类成员函数多了隐藏参数this。
如果函数原型改变的话，每个extern声明的地方都要改一遍。 如果有地方没改到呢？ 我们通过一个例子来看下悲剧是怎么发生的。
Inline Hook技术能够帮助我们完成函数的动态拦截和跳转，但要实现缺陷函数的自动化热修复则会面临更加复杂的挑战。本文从一个实际例子出发，阐述了在对二进制形式的Linux固件做自动化安全加固的时遇到的技术难题和解决办法。
malloc.go文件是Go语言中管理内存分配和释放的核心文件之一。它包含了Go语言的内存管理器（Memory Allocator）实现。
在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。
在本节中，我们将详细介绍使用R来计算Logistic回归模型的C统计量。实际上，Logistic回归模型的受试者工作特征曲线（ROC）是基于预测的概率。ROC曲线下面积（AUC）等于C-统计量，所以IBM SPSS软件也可以计算C-统计量，在此不再赘述。
在前面的文章《0520-如何使用非root用户启动CM的Server和Agent服务》中，Fayson介绍过在CDH5中，无论是Cloudera Manager Server还是Agent服务都无法配置为其他用户来启停，只能通过root用户来管理。这里假设我们有root用户或者有sudo(ALL)权限的普通用户，但我们依旧不想通过系统自带的system或者systemctl来操作这2个服务，而是直接操作CM Server和Agent的脚本文件。本篇文章Fayson主要说明CDH5和CDH6版本中cloudera-scm-server和cloudera-scm-agent服务停止脚本的变化。
作者：coreyzhong，腾讯 IEG 应用研究员 本文分为三个部分： Part1 是前菜，帮助没接触过相关内容的同学快速了解我们要做什么、为什么做； Part2 适合刚刚接触 pCTR 建模想要完成项目的算法同学； Part3 适合正在做 CTR 建模项目且想要进一步优化效果的算法同学。 Part1 计算广告 广告是互联网流量变现的重要手段，也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展，现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放
广告是互联网流量变现的重要手段，也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展，现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放模式。
前阵子因为机器学习训练营的任务安排，需要打一场 AI 比赛。然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天，红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分享给大家。本文会讲解的很细，目的是带领大家走一遍比赛流程，实现机器学习理论分析到比赛实战的进阶。话不多说，我们开始吧！
我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。
作者：王千发 编辑：王抒伟 零 全篇概述： 对于分类算法，我们熟知的评价指标是准确率(accuracy)，但是在实际问题中，我们想要得到一个优秀的模型，仅仅使用准确率是不够的。 比如在，乳腺癌数据集中： 其中201名没有复发（标记为0），85名复发（标记为1）。 显然这是一个不平衡数据集，假如我们的分类模型将所有的患者都预测为未复发，那么这个模型的准确率是（201／286）*100%也就是70.28%，这是一个比较高的准确率了。 但是这样的模型实际上是很差的，将所有的复发的人都预测为不会复发，那么患者得到
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总结： （1）heap是堆，stack是栈； （2）stack的空间由操作系统自动分配/释放，heap上的空间手动分配/释放； （3）stack空间有限，heap是很大的自由内存区； （4）C中的malloc函数分配的内存空间即在堆上，C++中对应的是new操作符。 程序在编译对变量和函数分配内存都在栈上进行，且内存运行过程中函数调用时参数的传递在栈上进行。
线程是不能被“杀掉”、“挂起”、“恢复”的，线程在执行的时候自己占据着CPU,别人怎么可能控制它呢？
如果我们需要创建一个变量,可以直接通过类型名+变量名创建即可.此时会自动向内存申请该类型所需要的的字节空间,例如:int a=0;
前几篇都是讲线性回归的，特点就是最终的结果是一系列的值。我们通过找到合适的方程去匹配空间中的点的分布，得到合适的模型，然后用模型对未知的数据结果进行预测。二维线性模型就像下面的图，我们需要找到这根蓝色的线的方程。
因为文档是去年弄的，很多资料都有点找不到了，我尽可能写的详细。后面以2021年研究生数学建模B题为例【空气质量预报二次建模】再进行一个教学。
在〖机器学习之 Sklearn〗一贴中，我们已经介绍过 Sklearn，它全称是 Scikit-learn，是基于 Python 语言的机器学习工具。
本案例使用的是来自UCI网站上的台湾地区信用卡客户数据，包含了2005年4月到2005年9月客户的人口统计特征、信用数据、历史还款、账单等信息。目的是对客户下个月是否违约做出预测。原始数据格式是csv，一共有25个列：
HMAC（散列消息认证码） 使用密钥和散列函数对消息进行加密，并用结果生成一个数字签名。
丨导语 一年一度的国际顶级学术会议万维网大会 (The Web Conference, 即 WWW-2020) 于 4 月 20 日至 4 月 24 日在线上成功召开。WWW-2020 收到来自全球五十多个国家和地区的超过 1500 篇论文投稿，仅录用长文 219 篇，录用率 19%。其中，由腾讯TEG数据平台部，与中科院计算所、清华大学合作研究的成果《Field-aware Calibration: A simple and empirically strong method for reliable
在py文件中，一般无法调用函数体内变量名，而global可使函数体代码内的变量名直接在函数体外部调用，条件是在需要调用的代码体中使用global 调用需要的变量名 未使用global情况
runtime.deferproc 负责注册， runtime.deferreturn 负责执行。
我们写了这么多年的程序员，可能理论方面还比不上大学生。有人 "嘘"我了，如果有能回答以下几个问题的同学请举手： 1.面试经常遇到：同学请说说堆栈的区别？ 2.同学请说说一个函数在堆栈中调用过程（首先要知道函数过程是保存在什么中的）。 3.静态变量、全局变量、局部变量、常量等哪些是保存在堆中，哪些是栈中，哪些是静态区域中。 其实回答第一个我问题，第二和第三问题就是........还真有人举手。就算你举手了，我也要讲，有不对的地方，这几位同学给我批评指正。 先来看图：
一、 什么是runtime？ 二、 runtime 版本 三、 与 runtime 的三种交互方式 四、 消息机制的基本原理与执行流程 五、 动态解析与消息转发
通过组合多个学习器来完成学习任务，通过集成方法，可以将多个弱学习器组合成一个强分类器，因此集成学习的泛化能力一般比单一分类器要好。
更新：优化了代码，理由numpy的ufunc函数功能替换了之前的双重for循环，测试图片大小为692*1024*3，优化前运行时间为6.9s，优化后为0.8s。
组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是： 分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE 可以使用ensemble_model函数中的fold参数定义折叠次数。默认情况下，折叠倍数设置为10。默认情况下，所有指标均四舍五入到4位小数，可以使用round参数进行更改。有两种可用于合奏的方法，可以使用ensemble_model函数中的method参数设置。这两种方法都需要对数据进行重新采样并拟合多个估计量，因此可以使用n_estimators参数来控制估计量的数量。默认情况下，n_estimators设置为10。 该函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。
在2019年工业信息安全技能大赛第一场线上赛中有一道固件分析的题目，当时虽然Get到了答案，却终归是知其然不知其所以然，于是决定搭个环境来完整分析一下，顺便学习一下路由器漏洞分析。话不多说，先上题目：
机器学习是人工智能的一个分支,包括从数据中自动创建模型的算法。从高层次上讲,机器学习有四种:监督学习、无监督学习、强化学习和主动机器学习。由于强化学习和主动机器学习相对较新,因此此类列表有时会省略它们。由于强化学习和主动机器学习相对较新,因此此类列表有时会省略它们。你也可以把半监督学习添加到列表中,也不算错。
同见博客：http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/(对Latex公式支持更好) ---- 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。 比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这
本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。 SMOTE算法的介绍 在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，非忠实的客户往往也是占很少一部分；在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。 如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，
书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。 创作不易，宝子们！如果这篇文章对你们有帮助的话，别忘了给个免费的赞哟~
SCENIC (Single-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering) is a computational method to infer Gene Regulatory Networks and cell types from single-cell RNA-seq data. 官网教程非常清晰：
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CTR问题我们有两种角度去理解，一种是分类的角度，即将点击和未点击作为两种类别。另一种是回归的角度，将点击和未点击作为回归的值。不管是分类问题还是回归问题，一般在预估的时候都是得到一个[0,1]之间的概率值，代表点击的可能性的大小。
本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。
同步（sync）是一件事一件事的执行，只有前一个任务执行完毕才能执行后一个任务。异步（async）相对于同步，程序无须按照代码顺序自上而下的执行。
过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。
在开发过程中，为了保证系统健壮性，或者是为了捕获异步的错误，需要频繁的在 async 函数中添加 try/catch，避免出现上述示例的情况
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