ORM模型的创建和映射： 随着项目越来越大，采用写原生SQL的方式在代码中会出现大量的SQL语句，那么问题就出现了： ORM 全称Object Relational Mapping，中文叫做对象关系映射，通过ORM我们可以通过类的方式去操作数据库，而不用再写原生的SQL语句。通过把表映射成类，把行作 ...
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2019-07-29 20:18:48
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在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。# 一、缺失值处理 特征有缺失值... ...
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2019-07-19 19:01:22
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在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient... ...
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2019-07-19 18:42:11
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在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。# 一、梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求?偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数... ...
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2019-07-19 18:28:57
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1、线性回归 假设线性函数如下： 假设我们有10个样本x1,y1）,(x2,y2).....(x10,y10)，求解目标就是根据多个样本求解theta0和theta1的最优值。 为了解决这个问题，我们需要引入误差分析预测值与真实值之间的误差为最小。 2、梯度下降算法 梯度下降的场景： 梯度下降法的基 ...
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2019-07-17 18:38:52
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https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量 ...
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2019-07-14 11:19:49
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本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！ 梯度下降的场景假设 梯度下降法的基本思想可以类比是一个下山的过程。可以假设一个场景：一个人上山旅游，天黑了，需要下山（到达山谷），这时候他看不清路，为了最快的下山，他 ...
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2019-07-12 18:53:38
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1. LightGBM是什么东东 不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM，在三天之内GitHub上被star了1000次，fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”问题，被评价为“速.... ...
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2019-07-11 09:56:24
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一、文本颜色渐变 <gradient> ：可以应用在所有接受图像的属性上，允许使用简单的语法实现颜色渐变，以便UA在渲染页面自动生成图像。 语法：<gradient> = linear-gradient() | repeating-linear-gradient() | radial-gradien ...
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Web程序 时间：
2019-07-10 18:31:07
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中文文档 "TensorFlow 2 / 2.0 中文文档" 知乎专栏 欢迎关注知乎专栏 "https://zhuanlan.zhihu.com/geektutu" 一、实战教程之强化学习 "TensorFlow 2.0 (九) 强化学习 70行代码实战 Policy Gradient" "Tens ...
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2019-07-09 13:40:22
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