Python是一门优秀的语言，它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此，它还轻松支持多任务处理，比如多进程。
Python增长势头一直非常迅猛，它虽然是脚本语言，但容易学，同时，还有非常多优秀的深度学习库可用，也有越来越多的人将Python学习列入计划。Python是一门优秀的语言，它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此，它还轻松支持多任务处理，比如多进程。 不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。但是，事实并非如此。掌握以下四个方法，来为你的Python应用提速。 方法一：在排序时使用键 Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排
学Python的人这么多，有哪些技巧可言？用Python完成项目，编写的代码量更少，代码简短可读性强，团队协作开发时读别人的代码速度会非常快，使工作变得更加高效。优雅做开发不再是梦，所以Python是最受欢迎的编程语言之一，学习Python的人也越来越多。
去年实习时，因为项目需要，接触了一下Learning to Rank(以下简称L2R)，感觉很有意思，也有很大的应用价值。L2R将机器学习的技术很好的应用到了排序中，并提出了一些新的理论和算法，不仅有效地解决了排序的问题，其中一些算法(比如LambdaRank)的思想非常新颖，可以在其他领域中进行借鉴。鉴于排序在许多领域中的核心地位，L2R可以被广泛的应用在信息(文档)检索，协同过滤等领域。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Python 交叉验证模型评估,希望能够帮助大家进步!!!
答：不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。今天具体来说一下提高python执行效率的方法，下面给大家介绍10种方法 。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/non-overlapping-intervals
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
用遗传算法求解函数f(x) = x + 10sin(5x) + 7cos(4x) 在区间[0,9]的最大值。
在现代机器学习和深度学习的世界里，优化算法扮演着核心角色。它们是推动算法向预期目标前进的引擎，无论是在精度、速度还是效率方面。但随着技术的发展，我们越来越多地面临着一个不可避免的挑战：如何在多个目标间寻找最佳平衡点。这就引出了多目标优化（Multi-Objective Optimization，简称MOO）的概念。
PLS，即偏最小二乘（Partial Least Squares），是一种广泛使用的回归技术，用于帮助客户分析近红外光谱数据。如果您对近红外光谱学有所了解，您肯定知道近红外光谱是一种次级方法，需要将近红外数据校准到所要测量的参数的主要参考数据上。这个校准只需在第一次进行。一旦校准完成且稳健，就可以继续使用近红外数据预测感兴趣参数的值。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 1、手写交叉熵公式 2、为什么用交叉熵不用均方误差 1、均方误差作为损失函数，这时所构造出来的损失函数是非凸的，不容易求解，容易得到其局部最优解；而交叉熵的损失函数是凸函数； 2、均方误差作为损失函数，求导后，梯度与sigmoid的导数有关，会导致训练慢；而交叉熵的损失函数求导后，梯度就是一个差值，误差大的话更新的就快，误差小的话就更新的慢点。 3、说一下Adam优化的优化方式 Adam算法即自适应时刻估计方法（Adaptive
您应该采纳哪种特征去创建一个可预测的模型呢？
【导读】本篇论文是采用强化学习做抽取式摘要的首次尝试，作者在论文中通过强化学习对 ROUGE 进行全局优化，实现了自动生成文档摘要。对文档中的句子进行预测是否为候选摘要句子，并对所有句子进行打分，最后从候选摘要句子中选出打分高的m个句子作为文档摘要。
来源：Deephub Imba本文约5000字，建议阅读10分钟本文将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。 对于 SQL，你应该知道一些最简单的操作，例如： 从表中选择
首先我要介绍这个关于离散型编码的Python库，里面封装了十几种（包括文中的所有方法）对于离散型特征的编码方法，接口接近于Sklearn通用接口，非常实用。下面是这个库的链接：
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
正值毕业季，小编这里简洁明了地讲述一下自己毕业设计相关的算法。 当初之所以跟着导师学习进化算法，首先很有意思的一点是，进化算法是一种种群类算法，设计算法思路的时候感觉就像在玩策略游戏，讲求如何排兵布阵
如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 选自 Sebastian Raschka，来源：机器之心 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。本文回顾了
2017 年末，PSF（Python Software Foundation，Python 软件基金会）和 JetBrains 一起进行了一次全球范围内的关于 Python 使用情况的问卷调查，共有来自 153 个国家的 9506 名开发者参与了这次调查，官方也发布了一份调查报告分析。
概述 今天介绍一下机器学习常用算法，以及常用的数据处理技巧等。我们都知道机器学习针对特定任务从经验中学习，并且使得我们的任务效果越来越好。我们看一机器学习的workflow，如下所示: 数据采集和标记->数据清洗->特征选择->模型选择->模型训练和测试->模型性能评估和优化->模型使用即上线。 我们一般通过Python来实现机器学习常用算法的程序，所以基于Python语言常用的机器学习类库及其第三方扩展库有:IPython,Jupyter,numpy,matplotlib,scipy,scikit-lea
Python 语法 说说你平时 Python 都用哪些库 == 和 is 区别。 == 是比较两对象的值，is 是比较在内存中的地址(id)， is 相当于 id(objx) == id(objy)。 深拷贝和浅拷贝。 # 浅拷贝操作只会拷贝被拷贝对象的第一层对象，对于更深层级的只不过是拷贝其引用，如下例中 `a[2]` # 和 `lst[2]` 这两个对象为第二层，实际上浅拷贝之后，这两个还是一个对象。深拷贝会完全的拷贝被拷 # 贝对象的所有层级对象，也就是一个真正意义上的拷贝。 >>> from
college={'语文','高数','物理','体育','电路','Python'} high={'语文','数学','体育','理科','文科'} #差集运算 print(college-high) #交集运算 print(college&high) #并集运算 print(college|high) #交集的补集 去除共有的 print(college^high)
Geatpy是一个高性能实用型的Python遗传算法工具箱，提供一个面向对象的进化算法框架，经过全面改版后，新版Geatpy2目前由华南农业大学、暨南大学、华南理工等本硕博学生联合团队开发及维护。
元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
TensorFlow 是一款非常流行的开源库，它是由Google与Brain Team合作开发而成，主要用于机器学习类应用的开发。
我用 Python 实现了冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序。然后简单讲了讲快速排序的优化，我们可以通过小数组采用插入排序来减少递归的开销；对于有一定顺序的数组，我采用三数取中来提高性能；对于包含大量重复数的数组，我用了三路快速排序来提高性能。 最后，我把这些排序算法应用在随机数组、升序数组、降序数组、包含大量重复数的数组上，比较了一下它们的耗时。
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Traversal就是遍历，主要是对图的遍历，也就是遍历图中的每个节点。对一个节点的遍历有两个阶段，首先是发现(discover)，然后是访问(visit)。遍历的重要性自然不必说，图中有几个算法和遍历没有关系？！
本文介绍了遗传算法的发展历程、应用案例、变种以及未来展望。
在MongoDB中支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多key索引、文本索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
作者：章华燕 编辑：祝鑫泉 零 环境介绍： · Python版本：3.6.2 · 操作系统：Windows · 集成开发环境：PyCharm 一 安装Python环境： 1.安装Python:
SQL Server可以装到Linux下啦~但是网上的资料还是很少，并且emmmm，中文的资料的质量普遍偏低。这里把坑跟大家分享一下。
最近一直在写排序的算法，可能讲到合并排序法，很多人就会有点晕乎了，还是要多多研究练习，才能得法。包括我也是，看教程的时候感觉懂了，开始写的时候感觉都忘记了，再复习总结，再过一遍，总算深入一点。
大数据文摘作品 作者：Gabriel Moreira 编译：朝夕、Katherine Hou、党晓芊、Niki、元元、钱天培 作为全世界最知名的数据挖掘、机器学习竞赛平台，Kaggle早已成为数据玩家在学习了基础机器学习之后一试身手的练兵场。 那么，参加Kaggle比赛到底是怎样一种体验呢？Kaggle比赛的爱好者们不计其数，很显然这些比赛不会是简单枯燥的模型调参。 更进一步地问，Kaggle比赛的优胜者们又是如何取得优异的成绩的呢？优质的算法对大多数Kaggle竞赛来说显然不是制胜法宝——SVM、随机森林
本文取自《机器学习实战》第二章，原始为python2实现，现将代码移植到python3，且原始代码非常整洁，所以这本书的代码很值得学习一下。
01 引言 欢迎关注 算法channel ！ 交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等
编者：本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲，介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。戳上面的“携程技术中心”（ctriptech）关注，可获知更多技术分享信息哦。 舒鹏老师的分享可点下面的视频看回放，下载演讲PPT请点击阅读原文。 搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一，同时也是互联网收入的来源之一，通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果，本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在
在实际工作中，你是否遇到过这样一个问题或痛点：无论是通过哪种方式获取的标注数据，数据标注质量可能不过关，存在一些错误？亦或者是数据标注的标准不统一、存在一些歧义？特别是badcase反馈回来，发现训练集标注的居然和badcase一样？如下图所示，QuickDraw、MNIST和Amazon Reviews数据集中就存在错误标注。
如果说我看得比别人远些，那是因为我站在巨人的肩膀上（牛顿语录）。在我们科研的道路上，除了自己努力实验，数据库对我们而言就是巨人的肩膀，整理好的数据，分析可视化的图表甚至拿来就可以用于文章发表。但是数据库太多，哪里去找我们所需要的数据库呢，或者说有没有什么一劳永逸收集所有数据库呢。大多时候，只知道几个耳熟能详的数据库，比如肿瘤领域的TCGA，Oncomine，cBioportal等，但是数据库都各有优劣，怎么找到最合适的来解决自己的科研问题。
这一次题目倒是都搞定了，不过没有参加比赛，赛后做题终归是比较轻松一些。错了挺多次的，基本算是面向bug做题了，所以整体还是感觉有点伤，不过anyway，能把4道题都搞定了就好。
导语 | 推荐系统无论在工业界还是学术界都被广泛研究，有不少关于召回和排序的工作，但是对于用户画像的研究少之又少。下文将就微信看一看推荐系统中如何构建用户兴趣标签展开讨论，希望与大家一同交流。文章作者：闫肃，微信搜索应用部研发工程师。
二面大哥是临时叫来的，没看过我的简历，就对简历中的项目进行探讨，讨论了一下实现的方式。
数据分析师的每一个段位的成长都是围绕着“数据分析链条环”技能提升和工具改造来完成数据分析能力的进阶。
最近小编接触了遗传算法（Genetic Algorithm）。关于遗传算法，公众号内已经有多盘技术推文介绍：
例 2：查询 tb_course 表中的 id 字段和 tb_students_info 表中的 course_id 字段相等的内容
作者在上篇文章中讲解了《矩阵分解推荐算法》，我们知道了矩阵分解是一类高效的嵌入算法，通过将用户和标的物嵌入低维空间，再利用用户和标的物嵌入向量的内积来预测用户对标的物的偏好得分。本篇文章我们会讲解一类新的算法：因子分解机(Factorization Machine，简称FM，为了后面书写简单起见，中文简称为分解机)，该算法的核心思路来源于矩阵分解算法，矩阵分解算法可以看成是分解机的特例(我们在第三节1中会详细说明)。分解机自从2010年被提出后，由于易于整合交叉特征、可以处理高度稀疏数据，并且效果不错，在推荐系统及广告CTR预估等领域得到了大规模使用，国内很多大厂(如美团、头条等)都用它来做推荐及CTR预估。
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