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