分类: 术→技巧

机器学习之特征选择方法

特征选择是特征工程里的一个重要问题,其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相…

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算法模型自动超参数优化方法

什么是超参数? 学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,我们称为参数(Parameter)。还有一类参数时无法从数据中估计,只能靠人的经验进行设计指定,我们称为超参数(Hyperparameter)。超…

数据缩放:标准化和归一化

数据缩放简介 使用单一指标对某事物进行评价并不合理,因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法,就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标,并通过它评价、比较该事物。由于性质不同…

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JupyterLab HIVE数据同步流程

公司的数据存放在 HDFS 上,但是模型的训练时需要用到这部分数据,于是就有了数据同步的需求。以下是个人整理的数据同步流程,仅适用于公司内部,其他地方由于环境不同可能不可用。 数据从 Hive 同步到 JupyterLa…

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特征工程数据预处理之抽样

在分析数据或进行算法模型训练前有时需要先对数据进行抽样,这里整理了抽样的一些知识点。 什么情况下需要会用到抽样? 数据量太大,计算能力不足。 抽样调查,小部分数据即可反应全局情况。 时效要求,通过…

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Python文件的读写操作

使用 Python 编程时,经常会遇到读写文件的操作。对于读写文件的各种模式(如阅读、写入、追加等)有时真的会迷惑人,以及搞不清 open、read、readline、readlines、write、writelines 等方法的使用也会把你绕的云…

Python对象持久化存储工具pickle

Pickle Python中有个序列化过程称为pickle,它能够实现任意对象与文本之间的相互转化,也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化。也就是说,pickle可以实现Python对象的存储及恢复。 序列化(picking):把变量从…

Python XML文件格式的解析

XML指可扩展标记语言,标准通用标记语言的子集,是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言。XML被设计用来传输和存储数据。 Python有三种常见的XML解析方式:SAX(simple API for XML)、DOM(Document Obj…

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Python JSON/JSONP数据解析

JSON简介 JSON即JavaScript Object Notation,它是一种轻量级的数据交换格式,非常适合于服务器与JavaScript的交互。 在普通的Web应用中,开发者经常为XML的解析伤透了脑筋,无论是服务器端生成或处理XML,还是…

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基于AIML的Python聊天机器人搭建

AIML简介 AIML全名为 Artificial Intelligence Markup Language(人工智能标记语言),是一种创建自然语言软件代理的 XML 语言,是由 Richard S. Wallace 博士和 Alicebot 开源软件组织于 1995-2000 年间发明创造的…