C++,python,热爱算法和机器学习
全部博文（1214）
发布时间：2019-04-23 21:58:08
https://fiercex.github.io/post/gluon_to_symbol/2. 准备数据用于显示图像和标签def show_images(images): n = images.shape[0] _, figs = plt.subplots(1, n, figsize=(15, 15)) for i in range(n): figs[i].imshow(images[i].reshape((28, 28)).asnumpy()) figs[i].axes.get_xaxis().set_v.........【阅读全文】
发布时间：2019-04-06 12:03:39
https://www.jianshu.com/p/1e63cd2afedc很多人在建模前看到一组变量，都会有这样的一个问题，这些变量需要标准化吗？然后转身问了下身边的同事、教授。哦！原来要做标准化的，接着把所有变量转化成平均数为0，标准差为1的变量，开开心心地开始建模了。多数人觉得标准化变量是建模的固定步骤，其实他们.........【阅读全文】
发布时间：2019-04-05 22:24:09
https://www.jianshu.com/p/742bb490ed2c近几年，机器学习竞赛网站Kaggle，很多获得第一名的选手用的模型算法都是xgboost。那么xgboost到底是一个怎么样的算法，boosting又是一个什么样的算法概念？wikipedia 一看，简直要晕倒了呀，那么多复杂的公式，完全不知道从哪里入手。.........【阅读全文】
发布时间：2019-04-01 14:28:45
https://blog.csdn.net/rosefun96/article/details/788334771、理论根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法；前者的代表是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林.........【阅读全文】
发布时间：2019-03-28 23:11:17
翻译 | 胡瑛皓、程炜 校对 |龙柯宇 整理 | MY 特征选择，也就是从数据集中找出并选择最有用特征的过程，是机器学习工作流中一个非常重要的步骤。不必要的特征降低了训练速度，降低了模型的可解释性，最重要的是降低了测试数据集的泛化能力。.........【阅读全文】
chinaunix网友2009-10-12 16:19
你好，你在Google Code上放的sg2fcitx的mainme.c源代码我下载编译会出现段错误。请问你的编译环境是什么？GCC版本是多少？ 谢谢。
