AI 科技评论按：文章的作者 Georgios Drakos 是一名数据科学家，通过本文作者向我们介绍了交叉验证的基本概念、作用以及如何使用。AI 科技评论根据原文进行了编译。
关于变量的命名，这又是一个容易引发程序员论战的话题。如何命名才能更具有可读性、易写性与明义性呢？众说纷纭。
目录： 留出法（hold-out） 交叉验证法（cross validation） 留一法（Leave-One-Out，LOO） 自助法（bootstrapping） 总结 前提： 总数据集D，数据集大小为n； 训练集S； 测试集T。 1、留出法（hold-out） 直接将数据集D分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T，即$D=S \cup T，S \cap T= \varnothing $，在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。 需要注意： 训练集和测试集
留出法hold-out，直接将数据集合分成两个互斥的集合，其中一个当作训练集合S，另一个当作测试集合T。
当我们根据数据训练出一个机器学习模型时，我们希望它在新的数据上也保持较高的准备率，这就需要我们对学习到的不同模型有一个模型评估准则。
哈希表：也叫做散列表。是根据关键字和值（Key-Value）直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过关键字 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，然后把键值对映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数（散列函数），用于存放记录的数组叫做 哈希表（散列表）。哈希表的关键思想是使用哈希函数，将键 key 和值 value 映射到对应表的某个区块中。可以将算法思想分为两个部分：
数据集划分算是在数据分析建模中比较重要的，模型的好坏不但和训练数据有关，还和测试数据有关，当然，也和评估指标有关，不过今天先来看前者。
交叉验证(cross validation)一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(model selection)。往远了说，交叉验证可以用于评估任何过程，但本文仅讨论机器学习评估这个特定领域。
将数据集进行划分是非常必要的，如果所有的数据都作为训练集的话，不可避免的会遇到过拟合的问题，所以我们还需要另外的数据对训练集得到的模型的结果进行评估和验证。
2.1：经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”，相应的。精度即“1-错误率”。更一般的，我们把学习器的实际预测输出和样本的真实输出之间的差异称为“误差”。 *需要注意，这里所说的误差均是指的是误差期望。 学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或者“经验误差”，在新样本上的误差称之为“泛化误差”。 我们现在努力做得是把经验误差最小化。我们实际希望的，是在样本上能表现出来的很好的学习器。为了达到这个目的，应该从训练样本上尽可能的学出适用于所有潜在样本的“普遍规律”，这样才能在
help(hash) Help on built-in function hash in module builtins: hash(obj, /) Return the hash value for the given object.#返回给定对象的哈希值 Two objects that compare equal must also have the same hash value, but the reverse is not necessarily true. #两个比较相等的对象也必须有相同的散列值，但是逆转不一定是正确的。
一、简介 在现实的机器学习任务中，我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练，以尽可能高的精度为目标，但这里便出现一个问题，一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体，其分布也不一定就与真实的全体相同，但是有一点很明确，样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大；二是很多算法容易发生过拟合（overfitting），即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况，使得其误认为训练集之外的其他集合也适用于这些规则，这使得我们训练好的算法在输入训练数据进行验证时结果非常好，但在训练
根据上面的训练数据，我们能否推断(预测)出某个直径的披萨可能的售价呢？例如，12英寸的披萨可能售卖多少钱？
读完分类与回归算法的评估指标以及排序算法的评估指标之后，你已经知道了机器学习中分类、回归以及排序算法相关的评估指标。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些方法。
在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：
交叉验证(Cross Validation)是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的方法。顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集。用训练集来训练模型，测试集来评估模型的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的样本，在下次可能成为测试集中的样本，也就是所谓的交叉。
在哈希表中，记录的存储位置 = f (关键字)，通过查找关键字的存储位置即可，不用进行比较。散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个明确的对应关系f 函数，使得每个关键字 key 对应一个存储位置 f(key) 且这个位置是唯一的。这里我们将这种对应关系 f 称为散列函数，又称为哈希(Hash)函数。采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table)。
题目描述： 请设计一个整型闭散列表，散列函数为除留余数法，处理冲突时的探查方法为线性探查法，其中散列表的长度、除留余数法的模和关键码的个数由键盘输入，再根据输入由键盘输入所有的关键码。分别对三个待查值在散列表中进行查找，如果找到了输出位置，如果没找到，输出“none”并把该待查值插入到散列表中，如果散列表满输出“full”。
前面的几篇文章分别总结了：顺序查找、二分查找、索引查找、二叉排序树。这一篇文章要总结的是五大查找的最后一个：哈希查找（也称为散列查找）。提起哈希，我的第一印象就是java中的Hashtable类，它是由 key/value 的键值对组成的集合，它就是应用了哈希技术。 那什么是哈希查找呢？在弄清楚什么是哈希查找之前，我们要弄清楚哈希技术，哈希技术是在记录的存储位置和记录的 key 之间建立一个确定的映射 f()，使得每个 key 对应一个存储位置 f(key)。若查找集合中存在这个记录，则必定在 f(key)
哈希查找的实际目的其实非常简单,就是利用空间换时间. 哈希技术是在记录的存储位置和记录的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值的映射f(key),若查找集合中存在这个记录，则必定在f(key)的位置上。哈希技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。
在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包：ggplot2
以前大陸同胞都在發微信紅包拜年、用微信支付買年貨，幾乎所有支付活動 通通都可以在微信裏解決。 但台灣同胞們因為微信無法綁定銀行卡，只有羡慕嫉妒的份了。 📷 不過這些都將成為歷史， 最新消息: 微信支付及QQ錢包現已支持71家主要銀行儲蓄卡及信用卡的多證件綁卡及支付功能。 親愛的台灣同胞們，不必再羡慕別人可以發紅包炫富表白了，更不必擔心20萬零錢限額不夠花了！ 📷 只要你有台胞證，只要你手中的銀行卡在這71家銀行的名單上，你就可以任性發紅包送祝福，用微信支付買年貨啦！ 微信支付及QQ錢包支持多證件綁卡銀行列表
在机器学习中，我们的模型建立完成后，通常要根据评估指标来对模型进行评估，以此来判断模型的可用性。而评估指标主要的目的是让模型在未知数据上的预测能力最好。因此，我们在模型训练之前，要对训练集和测试集进行划分。一般数据集划分的方法有四种：留出法、交叉验证法、留一法、自助法。
平时我们几乎不可能用到的东西，像那些类里面的魔法方法，你还记得几个，这些可都是面试必备啊~
集成方法有很多种，一种叫做bagging，bagging的思想是，我把我的数据做一点微小的调整，就得到了一个跟原来不一样的数据集，我就能多训练一个模型出来，模型的数量多了，解释力自然就增强了。比如说我原来有100个人的数据，其中有两个分别叫Tony和Lily，我把Tony这条数据删掉，用Lily的数据来替换，这样就得到了一个跟原来不一样的全新的数据集，这个过程叫做Bootstrap。
给你一个字符串数组 tokens ，表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。
我有特别的抢眼技巧！今天的好文非常值得拜读，此文从对比、色彩、字体、留白等方面帮同学们将最关键的内容呈现出来，文末还附上一个特别有效果的检测方法，一眼就能看出你的网站是否合格。
原文作者： Sunil Ray 翻译：王鹏宇 我一直对数据界的编程马拉松（Hackathons）保持关注。通过对比排名榜初期和最终的结果， 我发现了一个有趣的现象：在初期排名较高的参赛者，在最终的验证环节往往地位不保，有些甚至跌出前 20 名。 猜猜是什么对引起了排名的剧烈变化？换句话说，为什么这些参赛者的模型在最终验证环节无法保证稳定性？让我们来探讨一下可能的原因。 预测模型为何无法保持稳定？ 让我们通过以下几幅图来理解这个问题： 此处我们试图找到尺寸（size）和价格（price）的关系。三个模型各自做
为了能够评估模型的泛化能力，可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估，进而做出选择。因此需要使用一个 "测试集" 来测试学习器对新样本的判别能力，以测试集上的 "测试误差" 作为泛化误差的近似。
算法为什么难学？ 算法在程序中扮演着非常重要的角色，有人将数据结构比喻为程序的骨架，将算法比喻为程序的灵魂，这一点也不为过，正是因为这一点，很多朋友都立志要学好算法，但是我常常看到各种抱怨，比如“看了半年《算法》这本书，才看了几十页”，再比如“四年了，还是没有啃完《算法导论》”。出现这种情况的主要原因有两个： 1.算法纷繁复杂、知识点多，没有一种放之四海而皆准的通用规则，很难一下子从总体上掌握全貌； 2.一些算法虽然有常用的设计模式，但是不同的问题有不同的数学模型，需要设计好数学模型才能带入算法模式进行求解
作者：刘才权 编辑：赵一帆 写在最前面 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的
最近在学习机器学习的一些相关的算法，在学习过程中新接触到了大量的概念和原理。为了更好地提高学习的效果，于是就把在学习的过程中接触到的新概念和遇到的问题通通写进我的博客，作为学习笔记，以提供给自己和其他朋友进行查阅和参考。
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
哈希竞猜游戏的搭建采用了区块链技术，有着不可篡改性的潜力等价值。哈希是将任意长的输入编程加密的固定长度输出的过程。哈希并不等同于加密方法，因为无法解密哈希值来获取原始数据。事实上哈希是一种单向加密函数。哈希是区块链技术和不可篡改和潜力的核心基础和最重要的方面。哈希维护了记录和查看数据的真实性，区块链的完整性也是这样的。
最近两年的工作都是和运维相关，有时运维人员也会写一些python程序，但基本上都没有遵循相应的代码规范，一向粗暴，能用就行，既不考虑可读性也不考虑可维护性，作为一个开发人员有时候看他们写代码就很不舒服，今天就谈谈python写代码时的一些规范。
当然在编写代码时你的某些编辑器如pycharm会帮助你检测代码规范，只要认真遵循一般不会出什么问题。我们编写代码不仅是要实现某种功能，就尽管它是核心，但是你的代码在以后极有可能会交给别人去维护，所以你写的代码应当尽可能地让人看懂，避免给别人留坑。
在平时工作和源码学习的过程中经常遇到哈希相关的问题，每次都会上网找资料回忆哈希相关的知识点。趁这机会记录下来，防止以后又忘记了！！
repeat循环类似于java中的do...while循环，不管如何，循环都会先执⾏⼀次，然
前几个小节通过引入过拟合和欠拟合的概念，让大家理解使用train_test_split方法划分出测试集的意义。
Shell 历史记录异地留痕审计与监控 摘要 ---- 目录 1. 什么是Shell历史记录异地留痕与监控 2. 什么要将Shell历史记录异地留痕并监控 3. 何时做历史记录异地留痕 4. 在哪里做历史记录异地留痕 5. 角色与权限 6. 怎么实现历史记录异地留痕 6.1. 节点配置 6.2. 推送端 6.3. 收集端 7. 延伸阅读 1. 什么是Shell历史记录异地留痕与监控 首先谈谈什么是“历史记录异地留痕”，历史记录就是~/.bash_history文件，不同Shell名字可能不同，它会记录每次用
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？
Shell 历史记录异地留痕审计与监控 摘要 我的系列文档 编程语言 Netkiller Architect 手札Netkiller Developer 手札Netkiller PHP 手札Netkiller Python 手札Netkiller Testing 手札Netkiller Cryptography 手札Netkiller Perl 手札Netkiller Docbook 手札Netkiller Project 手札Netkiller Java 手札Netkiller DevOps 手札 操作
这是一种简单/最常用的方法,嘉定哈希表表长为m,取一个不大于m但最接近或等于m的质数p,利用一下公式把关键字转化成哈希地址:
在《一文看懂机器学习》里我们介绍了机器学习的7个步骤，训练集（Training Dataset）主要在训练阶段使用。
总结：这上面三种方法都是在同一个数组中进行处理，没有超过数组的范畴，改变的都是d的取值方式
散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key)，若查找集合中存在这个记录，则必定在f(key)的位置上。
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