0x00 前言 我们在《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）》中介绍了特征选择的分类，并详细介绍了过滤式特征筛选的原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选的原理与实现。...0x01 特征选择实现方法三：线性模型与正则化 1.主要思想 当所有特征在相同尺度上时，最重要的特征应该在模型中具有最高系数，而与输出变量不相关的特征应该具有接近零的系数值。...每个特征都有对应的权重系数coef，特征的权重系数的正负值代表特征与目标值是正相关还是负相关，特征的权重系数的绝对值代表重要性。...0x02 特征选择实现方法四：随机森林选择 随机森林具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点，这使得它成为了目前最流行的机器学习算法之一。...print(sorted([(round(np.mean(score), 4), feat) for feat, score in scores.items()], reverse=True)) 0x03 特征选择实现方法五
0x00 前言 我们在上篇中介绍了特征选择的分类，并详细介绍了过滤式特征筛选的原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选的原理与实现。...0x01 特征选择实现方法三：线性模型与正则化 1.主要思想 当所有特征在相同尺度上时，最重要的特征应该在模型中具有最高系数，而与输出变量不相关的特征应该具有接近零的系数值。...4.代码实现 1）普通线性模型 #获取boston数据 boston=datasets.load_boston() x=boston.data y=boston.target #过滤掉异常值 x=x[y...0x02 特征选择实现方法四：随机森林选择 随机森林具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点，这使得它成为了目前最流行的机器学习算法之一。...print(sorted([(round(np.mean(score), 4), feat) for feat, score in scores.items()], reverse=True)) 0x03 特征选择实现方法五
特征工程又包含了Feature Selection（特征选择）、Feature Extraction（特征提取）和Feature construction（特征构造）等子问题，本章内容主要讨论特征选择相关的方法及实现...0x03 特征选择实现方法一：去掉取值变化小的特征（Removing features with low variance） 该方法一般用在特征选择前作为一个预处理的工作，即先去掉取值变化小的特征，然后再使用其他特征选择方法选择特征...1.实现原理 离散型变量： 假设某特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。 如果100%都是1，那这个特征就没意义了。...实际值与理论值偏差的绝对大小（由于平方的存在，差异被放大） 差异值与理论值的相对大小 2）实现流程 CHI值越大，说明两个变量越不可能是独立无关的，也就是说CHI值越大，两个变量的相关程度也越高。...为了真正关注的是学习问题本身，我们将在《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（下）》中继续介绍Wrapper方法和Embedded方法的原理与实现。
特征工程又包含了Feature Selection（特征选择）、Feature Extraction（特征提取）和Feature construction（特征构造）等子问题，本章内容主要讨论特征选择相关的方法及实现...0x03 特征选择实现方法一：去掉取值变化小的特征 （Removing features with low variance） 该方法一般用在特征选择前作为一个预处理的工作，即先去掉取值变化小的特征，然后再使用其他特征选择方法选择特征...1.实现原理 离散型变量： 假设某特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。 如果100%都是1，那这个特征就没意义了。...实际值与理论值偏差的绝对大小（由于平方的存在，差异被放大） 差异值与理论值的相对大小 2）实现流程 CHI值越大，说明两个变量越不可能是独立无关的，也就是说CHI值越大，两个变量的相关程度也越高。...为了真正关注的是学习问题本身，我们将在《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（下）》中继续介绍Wrapper方法和Embedded方法的原理与实现。
0x00 前言 本篇是来自木东居士的超赞文章，是关于特征工程的一些常用的方法理论以及python实现，大家在做特征工程的时候，可以有所借鉴。...特征工程又包含了Feature Selection（特征选择）、Feature Extraction（特征提取）和Feature construction（特征构造）等子问题，本章内容主要讨论特征选择相关的方法及实现...0x03 特征选择实现方法一：去掉取值变化小的特征（Removing features with low variance） 该方法一般用在特征选择前作为一个预处理的工作，即先去掉取值变化小的特征，然后再使用其他特征选择方法选择特征...1.实现原理 离散型变量： 假设某特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。 如果100%都是1，那这个特征就没意义了。...为了真正关注的是学习问题本身，我们将在《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（下）》中继续介绍Wrapper方法和Embedded方法的原理与实现。
# 可选的对象属性类型 说明 我们上一章节中定义的对象属性，使用的时候必须要包含定义的属性，否则就会报错，那么如果在我们开发中，有些属性不是必须的怎么办呢？ 定义可选择的对象属性类型，语法：属性名?...: string // 可选属性 price?...: number // 可选属性 insTock: boolean } // 使用 let product: Product = { inStock: true...// 这个没有设置可选属性，不需要填写 }
可选类型类似于OC指针的nil值，但是OC中的nil只对类有用，而可选择型中nil对所有类型都可用，更安全 可选型的声明的方式是“数据类型+问号”。如：var errorCode :Int?...不能把一个可选型便量赋值给非可选型的变量, 如：let tempValue = nil //报错 可选型数据一般都是可变的，所以一般情况下，可选型的数据也通常是变量 声明一个可选型的时候，必须是添加？...Option chaining 可选链的使用简化了可选型的使用。...uppercaseString //uppperCaseErrorStr此时是一个可选型变量，不需要显示声明，因为后面的表达式是可选型 //实现解包同时实现了大写 if let errorCodeStr...尤其是在一个创建一个类的属性的时候。 由于隐式解析可选的值会在使用时自动解析，所以没必要使用操作符!来解析它。但是有可能运行时报错。 使用可选链会选择性的执行隐式解析可选表达式上的某一个操作。
from functools import wraps, partial import logging
, 如何通过ansible来实现reboot顺序的管理，从而保证服务都是按照顺序start的呢？...我们也需要考虑自动化的实现方式....ansible 默认为并发工作模式，也就是同时在多台server执行task , 但是ansible也支持对并发数量的限制，当限制为1的时候，就变成按照顺序执行了，看起来符合我们的要求，然而 ansible...创建一个shell脚本，然后通过shell脚本调用ansible-playbook命令实现reboot, 因为shell脚本可以按照指定的顺序依次进行action, 而ansible 可以每次都只在一台...而如果要实现一台服务器内的多个服务按照顺序启动，那么可以 把服务的启动顺序写成shell脚本，然后直接用ansible在远程目标机器上执行shell脚本. 3.
本文目的主要是调研等保三级的硬件可以使用哪些软件来替换（有些有硬性要求另说），整理一版放在这里，以后的项目中如果有使用到，就不用在一一查找了。...OSSIM通过将开源产品进行集成，从而提供一种能够实现安全监控功能的基础平台。 它的目的是提供一种集中式、有组织的、能够更好地进行监测和显示的框架式系统。...要熟练使用这个IDS工具需要比较强的编程功底，但用此IDS可以实现很复杂的检测功能。...Bro 是一个Vern Paxson实现的实时网络入侵检测软件，于98年对外发布，BSD license，它的最初设计目标是实现一个在100M网络下实时告警、机制与策略分离、高可扩展性的入侵检测及网络监视审计系统...V** 实现。
JSON.stringify是我们经常使用的工具函数，第二个可选参数其实也有一些小技巧，本文阐释了可选参数的常见两种使用方式。...数组 使用JSON.stringify（）的第二个可选参数，通过传入一个数组来从中抽取特定字段。...实现代码如下： var person = {"name":"Jim Cowart","location":{"city":{"name":"Chattanooga","population":167674
理论 特征筛选的作用 样本中的有些特征是所谓的“优秀特征”，使用这些特征可以显著的提高泛化能力。...而有些特征在样本类别区分上并不明显，在训练中引入这些特征会导致算力的浪费；另外有些特征对样本的分类有反作用，引入这些特征反而会导致泛化能力下降 特征筛选 与PCA（主成分分析）不同，特征筛选不修改特征值...，而是寻找对模型性能提升较大的尽量少的特征 代码实现 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 引入数据集...non-null object sex 984 non-null object dtypes: float64(1), object(7) memory usage: 69.2+ KB 特征向量化...DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') dt.fit(x_train,y_train) dt.score(x_test,y_test) 0.82066869300911849 带特征筛选的决策树
多态指的是允许不同类的对象对同一消息做出响应，即同一消息可以根据发送对象的不同而采用多种不同的行为方式(发送消息就是函数调用)。...实现多态的方法是动态绑定( Dynamic Binding)，动态绑定指的是在执行期间判断所引用对象的实际类型，根据其实际的类型调用其相应的方法。 ?...在Java语言中, Override(覆盖、重写)是实现多态的关键技术，在子类中定义与父类相同的方法，同时有自己不同于父类的实现,在使用的时候可以用父类的引用指向不同的子类,从而在运行时决定调用哪个子类的方法...多态的实现有如下要求： 1)子类方法与父类方法名字相同。 2)子类方法与父类方法有相同的参数列表(相同的参数个数与类型),如果参数列表不一样,则不是重写,而是重载。...3)当方法名与参数列表相同的时候,返回值必须相同。 4)子类重写的方法的可见性必须大于或等于父类方法的可见性。 5)不能用子类的静态方法隐藏父类的实例方法。
Python方差特征过滤的实现 说明 1、通过特征本身的方差来筛选特征。特征的方差越小，特征的变化越不明显。 2、变化越不明显的特征对我们区分标签没有太大作用，因此应该消除这些特征。...实例 def variance_demo(): """ 过滤低方差特征 :return: """ # 1. ...transfer.fit_transform(data) print('data_new:\n', data_new, data_new.shape) return None 以上就是Python方差特征过滤的实现
GBDT构建新的特征思想 特征决定模型性能上界，例如深度学习方法也是将数据如何更好的表达为特征。如果能够将数据表达成为线性可分的数据，那么使用简单的线性模型就可以取得很好的效果。...主要思想：GBDT每棵树的路径直接作为LR输入特征使用。 用已有特征训练GBDT模型，然后利用GBDT模型学习到的树来构造新特征，最后把这些新特征加入原有特征一起训练模型。...新特征向量的长度等于GBDT模型里所有树包含的叶子结点数之和。 ? 上图为混合模型结构。输入特征通过增强的决策树进行转换。每个单独树的输出被视为稀疏线性分类器的分类输入特征。...源码内容 具体kaggle-2014-criteo实现的GitHub源码：https://github.com/guestwalk/kaggle-2014-criteo ?...Python实现 上面的源码用到了多线程实现，Python的sklearn库中提供了该方法，下面简单的实践： 首先要明确使用libFFM还是逻辑回归，两者不同之处在于： libFFM适用于例子2的情况
实现以下功能 LazyMan('Tony'); // Hi I am Tony LazyMan('Tony').sleep(10).eat('lunch'); // Hi I am Tony //.../ 等待了10秒... // I am eating junk food 功能难点是要以指定顺序执行代码，方法调用顺序又不与执行顺序不对等，所以核心目的是创建一个任务队列，这个任务队列，必须是同步执行的，...将子任务插入队列前面或者后面，依次执行这些任务 vue批量异步更新也似类是似的思想 首先搭建架子， Hi I am是无顺序变化的，立即执行，所以它最简单 class Lazy{ constructor...LazyMan(name) { return new Lazy(name); } 2.创建一个微任务队列 class Lazy{ constructor(name){ // 这个数组是我们的任务队列
服务的调用方式多种多样,从一开始的webservice(基于SOAP)提供wsdl的方式, 再比如EJB,RMI,restful等,每种服务在当时都有其特定的使用价值,但是随着架构体系的升级,技术的发展单单是实现远程通信是远远不够的...服务治理可能要求: 注册中心 、链路跟踪、通信异常处理、负载均衡等 为什么使用dubbo,因为他能够满足服务治理的要求 。 dubbo是一种RPC框架。...那么RPC框架所需要具备的基本功能:网络通信(服务调用)、序列化/反序列化、动态代理(serviceA->serviceB的方式改为了serviceA直接通过RPC调用ServiceB那么肯定会存在代理...--服务提供的方式和端口,(可选),因为会默认提供地址--> 实现--> // 启动 ClassPathXmlApplicationContext
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