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机器学习(19)——特征工程
这篇文章主要从数据收集、数据清洗、特征转换、增维、降维、特征选择等几方面介绍
Python可视化:Seaborn(一)
进行数据分析&挖掘时,描述性统计必不可少。比如,我们需要看下各个quantitative变量的分布情况,良好的分布可视化效果能为之后进一步做数据建模打下基础。 其中,Seaborn便是个功能强大的库,可以用它做出很棒的数据可视化效果。我们此处结合科赛网上公开的链家二手房数据集,…
Python 高级编程技巧
本文展示一些高级的 Python 设计结构和它们的使用方法。
市值 250 亿的特征向量——谷歌背后的线性代数
由于谷歌在搜索方面的主导地位,它的排序系统对于整个互联网的发展和架构起到了重要的影响。这篇文章将解释谷歌计算网页重要性排序的核心思想。这个核心思想又必然地成为了线性代数的华丽的应用。
[翻译] 理解 PYTHON 中的装饰器
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LightGBM核心解析与调参
更快的训练速度和更高的效率:LightGBM使用基于直方图的算法。例如,它将连续的特征值分桶(buckets)装进离散的箱子(bins),这是的训练过程中变得更快。还有一点是LightGBM的分裂节点的方式与XGBoost不一样。LGB避免了对整层节点分裂法,而采用了对增益最大…