对于大多数问题，并行计算确实可以提高计算速度。 随着PC计算能力的提高，我们可以通过在PC中运行并行代码来简单地提升计算速度。Joblib就是这样一个可以简单地将Python代码转换为并行计算模式的软件包，它可非常简单并行我们的程序，从而提高计算速度。
我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。
进程是计算机系统中资源分配的最小单位，也是操作系统可以控制的最小单位，在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅度提升运算效率从而节省时间开销，而在Python中实现多进程有多种方式，本文就将针对其中较为易用的几种方式进行介绍。
它非常适合于那些需要进行重复计算或大规模数据处理的任务，尤其是在数据科学和机器学习领域中。
参考：https://blog.csdn.net/welcome_yu/article/details/102492386
这篇文章主要介绍持久化存储机器学习模型的两种方式：pickle和joblib，以及如何DIY自己的模型存储模块。
微软在可解释机器学习项目 InterpretML 的 GitHub 页面上这样写到。很显然，他们相信 InterpretML 会是打开机器学习黑箱的钥匙。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
评估指标不仅仅在培训结束时发挥作用，并且也是整个培训过程中智能体进化的关键驱动因素。
写过Sell脚本的同学都应该有这样的感触：偶尔多写了或者少写了一个空格，就会报出奇奇怪怪的错误，由于空格是不可见字符，因此排查此类错误最靠谱的方式是，不要犯这个错误。
在我们基于训练集训练了 sklearn 模型之后，常常需要将预测的模型保存到文件中，然后将其还原，以便在新的数据集上测试模型或比较不同模型的性能。其实把模型导出的这个过程也称为「对象序列化」-- 将对象转换为可通过网络传输或可以存储到本地磁盘的数据格式，而还原的过程称为「反序列化」。
在我一开始接触CV的时候，所有的资料都和我说，OpenCV，甚至一段很长一段时间里，我以为OpenCV就是CV世界的全部，但是随着研究的深入。。
在平时的金融数据处理中，模型构建中，经常会用到pandas的groupby。之前的一篇文章中也讲述过groupby的作用：
作者 ｜ Ilya Suzdalnitski 译者 ｜ 盖磊 策划 ｜ 蔡芳芳 如果搜索“最佳编程语言”，结果会罗列一堆文章。这些文章涵盖各主流语言，并且大多对各语言优缺点的表述模棱两可，表述不到位，缺少实战借鉴意义。本文概述了当前在用的现代编程语言，按推荐程度从低到高依次列出。希望本文有助于读者选择合适的工具完成工作，降低开发工作量。原文篇幅过长。译文按设计用于命令式编程的 C 语言家族，以及设计用于响应式编程的 ML 语言家族，分为上下两篇提供。本文是上篇。 如何了解某种编程语言的优缺点？某种编程语言是
ImportError: [joblib] Attempting to do parallel computing without protecting your import on a system that does not support forking. To use parallel-computing in a script, you must protect your main loop using “if __name__ == '__main__'”. Please see the joblib documentation on Parallel for more information
阅读本文后，你将能够部署机器学习模型，并用你想要的编程语言进行预测。没错，你可以坚持使用 Python，也可以通过 Java 或 Kotlin 直接在你的 Android 应用程序中进行预测。另外，你可以直接在你的 web 应用程序中使用该模型——你有很多很多选择。为了简单起见，我会用 Postman。
else, 我们再熟悉不过了。对于一个python程序员来说，else往往都是配合if来使用的，像这样：
来源:Python中文社区 ID:python-china else, 我们再熟悉不过了。对于一个python程序员来说，else往往都是配合if来使用的，像这样： a = '12'if a == '123': print(a)else: print('出错了！') 但是，python中的else并不只能用在if之后，so，这次我们讨论一下Python流程控制中的else。 else子句不仅能在if 语句中使用，还能在 for、while 和 try 语句中使用，这个语言特性不是什么秘密，但却
CSV（逗号分隔值）是一种纯文本文件格式，用于存储表格数据（例如电子表格或数据库）
XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中，XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如，在Kaggle平台上的许多获奖方案中，XGBoost都发挥了重要作用。此外，它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。
定义问题（Problem Definition） -> 数据收集(Data Collection) -> 数据分割(Dataset Spit up) -> 模型训练(Model Training) -> 模型评估(Model Evaluation) -> 应用部署(System Deployment) -> 改变世界(Impact the world)！
在之前的文章中说过，模拟浏览器在现在的python库中有两个选择Mechanize与Selenium：然而Mechanize不支持JavaScript，Selenium是一套完整的Web应用程序测试系统。所以对于爬虫开发来说selenium就成了爬虫开发的核武器，可以有效的帮助我们(1.无脑的执行JavaScript渲染页面;2.规避反爬)。 在此之前实现的十几万网站的频道识别是绝对不能算是定点爬虫的了，所以只好祭出核武器。 网上关于selenium的教程有很多，这里细数selenium的注（yi）意（xi
接触过Python的小伙伴儿肯定都知道，Python中关于迭代器和可迭代对象运用的很广泛。迭代器可以以一种非常友好的方式使用在循环中，不仅节省内存，还能优化代码。 在R语言中，其实也有迭代的概念，但是需要借助第三方包的辅助。 今天要介绍的包是iterators和itertools，这两个包在最新开发的软件包工具中使用的非常频繁。迭代器作为一种特殊的容器，生成之后，只能按照顺序迭代完内部对象之后，便失效了，要想重新迭代就必须重新生成一个迭代器。 而我们在普通场景下构造的循环，一般都利用R语言内部的现有的数据结
K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。 K-menas的优缺点： 优点： 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 缺点： 需要指定聚类 数量K 对异常值敏感 对初始值敏感 K-means的聚类过程 其聚类过程类似于梯度下降算法，建立代价函数并通过迭代使得代价函数值越来越小 适当选择c个类的初始中心； 在第k次迭代中，对任意一个样本，
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
并发：一次处理多件事。 并行：一次做多件事。 并发用于制定方案，用来解决可能（但未必）并行的问题。并发更好。
Python 作为当前机器学习中使用最多的一门编程语言，有很多对应的机器学习库，最常用的莫过于 scikit-learn 了。我们介绍下如何使用sklearn进行实时预测。先来看下典型的机器学习工作流。
因为none值和0等，在判断语句中都类似false，可能跟正常情况冲突。python更推崇抛出异常的方式来处理特殊情况。所以异常情况可以直接抛出自定义的异常，让外面处理，没有异常，都是正常值。
该文章介绍了如何使用K-means算法进行聚类，以及如何使用scikit-learn库中的KMeans函数进行实现。同时，文章还介绍了如何对数据进行标准化处理，以及如何使用scikit-learn库中的StandardScaler函数进行标准化处理。最后，文章介绍了如何使用K-means算法进行聚类，并给出了具体的代码示例和注释说明。
转载自https://blog.csdn.net/xu__cg/article/details/52831127
使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要 在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇，并且给出一些例子阐释它们。 机器学习：问题设置 一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据，然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是 多个属性的数据 （比如说是一个多维记录），就说它有许多“属性”，或称 features(特征) 。 我们可以将学习问题分为几大类: 监督学习 , 其中数据带有一个附加属性，即我
一、问题描述 相信很多刚开始学习python的同学在安装python第三方库的时候，多多少少都会遇到一些安装失败的问题。下面，我将结合自身经验，分享一下在windows操作系统上此类问题的解决办法。
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。
Tornado 4.3于2015年11月6日发布，该版本正式支持Python3.5的async/await关键字，并且用旧版本CPython编译Tornado同样可以使用这两个关键字，这无疑是一种进步。其次，这是最后一个支持Python2.6和Python3.2的版本了，在后续的版本了会移除对它们的兼容。现在网络上还没有Tornado4.3的中文文档，所以为了让更多的朋友能接触并学习到它，我开始了这个翻译项目，希望感兴趣的小伙伴可以一起参与翻译，项目地址是tornado-zh on Github，翻译好的文档在Read the Docs上直接可以看到。欢迎Issues or PR。
一、工具 sklearn官方给出了两种保存模型的方式:3.4. Model persistence 其中一种是pickle的方式,还有一种就是joblib包的使用.这里仅仅介绍更加简单的方便的joblib方法. 载入joblib很简单,一句话就行了. 1.from sklearn.externals import joblib 接下来就给出常用的joblib几个常用的函数的详细介绍.更多的细节可以参考:Joblib: running Python functions as pipeline jobs 存储
当 Python解释器接收到异常对象时，如何为该异常对象寻找 except块呢？注意到前面的代码中的except块，这个块是专门用于处理该异常类及其子类的异常实例。
在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试，下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。
关于函数式编程 有哪些函数式语言？ 其实函数是语言很早就出现了，上世纪30年代出现的Lambda和50年代的LISP，比面向过程和对象的语言出现的更早，现代的Clojure，Erlang，Haskee
参考链接： 使用Scikit-Learn在Python中进行embedding/投票分类
注： 本文中有一些超链接，在微信中不能打开，可以转到我的博客，地址：https://qiwsir.github.io/2021/02/16/speed-up-sklearn/，或者点击文末的“原文链接”查看。
pickle 只能在python中用python文件间序列化，实现了两个python 内存数据的交互（可序列化任何对象（类，列表）） json 在任何软件间可以在内存数据之间的交互，只能序列化常规的对象（列表 ，字典等）
用已知数据集训练出一个较为精准的模型是一件乐事，但当关机或退出程序后再次接到 “ 用新的格式相同的数据来进行预测或分类 ” 这样的任务时；又或者我们想把这个模型发给同事并让TA用于新数据的预测......
我们经常迷惑于多进程和多线程，长的好像一样，但是他们有本质上的区别，很多大佬也对进程和线程的概念做了很多通俗易懂的解释，这里我们引用阮一峰老师的博文，大家可以先去看看，理清楚线程和进程的区别。
一直想开发一个完整的机器学习应用程序，将有一个UI来输入一些输入和机器学习模型来预测这些值。上周做到了这一点。在这个过程中，在React和Flask中创建了一个易于使用的模板，任何人都可以在几分钟内修改创建自己的应用程序。
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。
参考了博客 https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/blob/master/docs/xgboost/save-gradient-boosting-models-xgboost-python.md ，但是修改了一些过时的部分。
花下猫语： 与生成器密切相关的 PEP 有 4 个，在翻译完《PEP255--简单的生成器》之后，我在交流群里说出了继续翻译的想法。恰巧，@cxapython 同学正着迷于异步，被我激起了翻译的念头，他竟然一连翻译出两篇介绍异步的 PEP：《PEP 530--异步推导式》《PEP 525--异步生成器》。今天，我给大家转载了第二篇（为了我们的生成器系列），大家若觉得赞，可以关注一下他的公众号哦。至于我正在翻译的 PEP 342，由于里面纯文字的内容太多了（估计全文近7000字），加上我这周比较忙，只能再拖稿两天了。最后，小声透露一下，我建了个 github 项目，计划收集与推进 PEP 的翻译，欢迎给 star 和做贡献哦。地址：https://github.com/chinesehuazhou/peps-cn
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。 作者 | Julia Evans 译者 | 苏本如，责编 | 郭芮 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 以下为译文： 昨天我和一些朋友一起调试代码，他们做程序员这一行都不太久，我向他们展示了一些代码调试技巧。 今天早上我在想，我应该如何教授他们学习代码调试？我在Twitter上发了一条推文说，我从来没有见过任何好的调试代码的指南。像往常一样，我得到了很多
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