學(xué)習(xí)python的小伙伴都知道python語法簡單，學(xué)習(xí)起來上手快。但是代碼的運行效率一直讓人詬病。確實，在一些場景中，python代碼的運行效率確實沒有C++或者C效率高。...
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從一道算法題入手帶你優(yōu)化Python代碼，體驗效率成倍提升 -
Python進階核心知識點（6）- 列表使用的坑，這里總結(jié)好了請查收！
列表是python中最簡單最常用的容器，沒有之一。很多初學(xué)者最新接觸的Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是列表。這也是列表的特性決定的：列表就是一個筐，什么東西都可以往里面裝！關(guān)鍵是里面...
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N多Notebook技巧讓你的Jupyter notebook起飛作為一個數(shù)據(jù)科學(xué)工作者，小白也好，大神也好，Jupyter notebook或者jupyter lab是必備的工具。相比VS, pycharm等IDE（集成開發(fā)環(huán)境）， no...
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李宏毅深度學(xué)習(xí)筆記1 - 深度學(xué)習(xí)入門
在談到深度學(xué)習(xí)之前，我們都會提機器學(xué)習(xí)，因為深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支。那么什么時機器學(xué)習(xí)呢？簡單來說機器學(xué)習(xí)是一種算法，是一種通過數(shù)據(jù)來解決問題的方法。解決什么問題？最常...
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什么？用pandas做數(shù)據(jù)分析不知道從哪下手，那是因為你沒有套路！經(jīng)?？吹胶枚嗤瑢W(xué)說學(xué)了pandas卻不知道怎么用。在跟著別人的案例學(xué)習(xí)的時候，跟著敲代碼感覺很簡單?？墒窃趯嶋H操作中，拿到一份數(shù)據(jù)集，卻不知道從何下手。這種情況主要是因為沒有...
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奔馳寶馬奧迪，哪個更垃圾？我用數(shù)據(jù)告訴你最近我一在杭州做外貿(mào)生意的老表讓我給他推薦一輛車。因為年前倒騰口罩賺了一點再加上自己的寶來開了5年多，感覺不香了，這次要我給他從BBA中選一個，落地35萬以內(nèi)。我想這做生意穩(wěn)...
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Python進階核心知識點（4）- 列表推導(dǎo)式
在用Python進行coding的世界里，列表是萬金油一般的存在。作為Python中最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，熟練掌握列表的各種使用方法，是一名Python初級程序員的日常。而列表解...
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Python進階核心知識點（3）- 從sys.path入手，搞懂python import導(dǎo)包機制各位朋友，好久沒有有更新了。前段時間因為換了一個新的工作，一直在努力適應(yīng)新環(huán)境。從很久之前開始關(guān)注我的朋友都知道我本身是學(xué)機械的，大概2-3年前開始學(xué)習(xí)python。剛開始是...
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Python進階核心知識點（2） - 5條原則徹底搞懂函數(shù)的參數(shù)：*args,**kwargs
在Python的學(xué)習(xí)過程中，看源碼的時候，經(jīng)常會看到對于函數(shù)對于參數(shù)的定義有 args和*kwargs，剛開始學(xué)習(xí)的時候，對這種寫法感到非常不理解。下面我們就循序漸進，從實際...
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Python進階核心知識點（1） - 一切皆對象我們都知道python是面向?qū)ο蟮母呒壘幊陶Z言，在學(xué)習(xí)Python的過程中也經(jīng)常聽到在python中一切皆對象這種說法。一切皆對象，這句話到底該怎么理解呢？ 要充分理解這句話...
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集成學(xué)習(xí)（8） - Bagging的原理與實現(xiàn)0. 題首 由于sklearn是python機器學(xué)習(xí)中最重要的庫，幾乎封裝了所有常見的機器學(xué)習(xí)算法，因而這個庫內(nèi)容非常多。在學(xué)習(xí)有時候會有一種“不知廬山真面目，只緣身在此山中...
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上面顯卡日志只是一個例子，不是pandas調(diào)用顯卡API獲得的，是外部輸入。這個例子只是為了說明pandas對這份文檔進行處理
Pandas從入門到精通（11）- 綜合練習(xí)
【任務(wù)一】顯卡日志 下面給出了3090顯卡的性能測評日志結(jié)果，每一條日志有如下結(jié)構(gòu)： 其中#1#代表的是模型名稱，#2#的值為train(ing)或inference，表示訓(xùn)...
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集成學(xué)習(xí)（7） - 集成學(xué)習(xí)之投票法原理與案例分析
1. 投票法簡介 在之前的學(xué)習(xí)，我們了解到一個通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得來的算法模型在實際預(yù)測中，存在兩種誤差，即方差和偏差。其中偏差是指預(yù)測值和實際值的差值；方差是指模型在同一分布的不...
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集成學(xué)習(xí)（6）- 分類模型性能評估及調(diào)優(yōu)性能評估參考前文的基本模型中所述 調(diào)優(yōu)， 這里介紹兩種方法，網(wǎng)格搜索和隨機搜索進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)‘ 1. 導(dǎo)入數(shù)據(jù)并查看 這是一份癌癥的數(shù)據(jù)集。因為原始數(shù)據(jù)在一個csv文件中，我...
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集成學(xué)習(xí)（5） - 基本分類模型1. 分類模型的模型性能度量指標(biāo) 1.1 TP, TN, FP和FN經(jīng)常有同學(xué)對這四個值混淆不清，不過沒關(guān)系，從這四個指標(biāo)背后的英文含義去理解就很好記了。 T表示true，也...
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集成學(xué)習(xí)（4） - 超參數(shù)優(yōu)化
1. 參數(shù)和超參數(shù) 在上一節(jié)模型優(yōu)化部分，我們對模型的優(yōu)化都是對模型算法本身的改進，比如：嶺回歸對線性回歸的優(yōu)化在于在線性回歸的損失函數(shù)中加入L2正則化項從而犧牲無偏性降低方...
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計算機視覺算法工程師常見面試題2一、常見的數(shù)據(jù)增廣方法 Color Jittering：對顏色的數(shù)據(jù)增強：圖像亮度、飽和度、對比度變化；彩色變換 PCA Jittering：首先按照RGB三個顏色通道計算均...
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集成學(xué)習(xí)（3） - 模型優(yōu)化基礎(chǔ)在上一章中，我們通過幾個回歸模型講解了機器學(xué)習(xí)建模的一般流程。當(dāng)我們完成一個模型的建模訓(xùn)練預(yù)測就相當(dāng)于完成了一個基本的baseline，接下來的工作就是優(yōu)化模型，讓模型在測試...
個人介紹
10年機械行業(yè)老兵，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)技術(shù)，例行實踐“傳統(tǒng)行業(yè)+新技術(shù) = 新興行業(yè)“的金科玉律！