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文章/答案/技术大牛

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程序员小王

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0-1年的产品新人容易犯什么错误？

ui 产品产品经理产品设计原型

作为产品经理，在成长过程中总会犯很多错误，这篇文章分享产品新人容易犯的错误，来帮助产品新人少走些弯路。

2023-03-15

2170

如何将NumPy数组保存到文件中以进行机器学习

编程算法 numpy 机器学习神经网络深度学习

祝大家新年快乐，今天看到的文章然后就翻译了一下，涉及到的技术点都很简单，算是一篇水文，而且我对文章的改动比较大，但是还希望能给你带来一点帮助。

2020-01-15

7.7K0

利用Python合并两个PDF文件

在许多情况下，您需要获取两个或更多PDF并将它们合并为一个PDF。例如，您可能有一个标准封面页，需要继续处理多种类型的报表。您可以使用Python来帮助您完成这类工作。

2019-09-04

2K0

机器学习实战--对亚马逊森林卫星照片进行分类（3）

如何运用迁移学习迁移学习涉及到使用一个在相关任务上训练过的模型的全部或部分。

2019-07-02

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这是一篇关于如何成为一名AI算法工程师的长文

编程算法 python 开源监督学习

今天被这篇文章刷屏了，转载这个篇文章最主要的原因：文章写的很棒，我觉着应该分享给大家，让大家在学习的道路上少走点弯路，其次今天晚上看到一个号主给读者传输了错误的机器学习的观点，所以拿这篇文章给大家扫扫盲。

2019-07-02

1.7K0

机器学习实战--对亚马逊森林卫星照片进行分类（2）

机器学习深度学习

分类准确性通常适用于二进制分类任务，每个类中具有平衡数量的示例。在这种情况下，我们既不使用二进制或多类分类任务; 相反，它是一个多标签分类任务，标签数量不均衡，有些使用比其他标签更重要。因此，Kaggle比赛组织选择了F-beta指标，特别是F2得分。这是与F1分数（也称为F-measure）相关的度量。

2019-07-02

8680

第 05 课：使用 XGBoost 进行功能重要性

机器学习编程算法

使用诸如梯度提升之类的决策树方法的集合的好处是它们可以从训练的预测模型自动提供特征重要性的估计。经过训练的 XGBoost 模型可自动计算预测建模问题的特征重要性。这些重要性分数可在训练模型的 feature_importances_ 成员变量中找到。例如，它们可以直接打印如下：

2019-07-02

1.1K0

第 06 课：如何配置梯度提升

梯度提升是应用机器学习最强大的技术之一，因此很快成为最受欢迎的技术之一。但是，如何为您的问题配置梯度提升？

2019-07-02

4250

机器学习实战--对亚马逊森林卫星照片进行分类（1）

编程算法卷积神经网络 python 缓存

今天的文章是自己翻译的一篇文章，由于水平有限，在不影响阅读且忠于原文情况下对文中部分内容做了修改，原文篇幅太长我准备将文章分成三次发。

2019-07-02

1.1K0

第 04 课：监控表现和提前停止

XGBoost 模型可以在训练期间评估和报告模型的测试集上的表现。它通过在训练模型和指定详细输出（verbose=True）时调用 **model.fit（）**时指定测试数据集和评估指标来支持此功能。例如，我们可以在训练XGBoost模型时报告独立测试集（eval_set ）上的二进制分类错误率（错误），如下所示：

2019-07-02

5570

第 02 课：XGBoost 简介

机器学习 python 编程算法

XGBoost 是为速度和表现而设计的梯度提升决策树的实现。 XGBoost 代表e X treme G radient Boosti ng。它由陈天琪开发，激光专注于计算速度和模型表现，因此几乎没有多余的装饰。除了支持该技术的所有关键变体之外，真正感兴趣的是通过精心设计实施所提供的速度，包括：

2019-07-02

4980

第 03 课：开发您的第一个 XGBoost 模型

假设您有一个可用的SciPy环境，可以使用pip轻松安装 XGBoost。例如：

2019-07-02

6370

在Python中开始使用 XGBoost的7步迷你课程

python 机器学习 scikit-learn https

熟悉我的读者知道我不止一次的给大家推荐过ApacheCN这个开源组织，ApacheCN 是 2016 年 8 月份就开始搭建网站雏形， 2017 年 6 月份正式全职来做，是国内第一个有组织性、敢带人装X、敢真的分享、并且敢戴绿帽的中文开源组织，传送门：https://github.com/apachecn

2019-07-02

7300

第 01 课：梯度提升简介

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

提升的想法来自于弱学习器是否可以被修改为变得更好的想法。应用程序取得巨大成功的第一个实现提升的是Adaptive Boosting或简称 AdaBoost。AdaBoost中的弱学习器是决策树，只有一个分裂，称为决策树桩的短缺。

2019-07-02

3930

隔三岔五聊算法之极小极大算法

游戏 http html 编程算法

这是一个全新的系列--隔三岔五聊算法。这个系列充满不确定性，什么时间更新全靠自己的心情，今天的文章也有能是最后一篇，内容方面会用通俗易懂的方式聊一下自己学过的算法。

2019-07-02

1.8K0

AI玩“剧透”预测《权力的游戏》死亡名单

github git 网站 api 数据库

自己断更很久了，一直忙着复习考研，最近状态不错，第一轮的复习也接近尾声，今天就写篇文章给大家介绍一个关于《权力的游戏》Github项目。

2019-07-02

4530

埃航失事！纵观历史空难数据！

3月10日上午，一架从埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴前往肯尼亚内罗毕的埃航波音737 MAX 8客机坠毁，机上载有149名乘客和8名机组人员，157人全部遇难。

2019-07-02

5060

你所不知道的「删除」操作

python 编程算法

在 Python 中，有删除作用的一般是 del、remove 和 pop，相信很多人都用过，但是不是真的会有待商榷，下面我们先来看一个例子：

2019-07-02

3680

面试必备 | 带你彻底搞懂 Python 生成器。

Python 的高级语言特性一直是我们学习 Python 的一个难点，大部分人并没有做到熟练的掌握，甚至去学习它都感觉很困难，「生成器」作为其中甚是有用的特性之一，更是如此。

2019-07-02

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刷算法题的一点心得

这两天刷了很多蓝桥杯的算法题，因为比赛并且要给学弟学妹去讲题，自己是挺慌的，我没有系统的学习过算法和数据结构，一般是刷题的过程中去恶补相关知识，走了一条弯路去刷题。今天的文章是怀着跟大家学习交流的心态分享一下自己刷题的心得，大家也可以在留言区分享自己刷算法的心得。

2019-07-02

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