SHAP介绍 可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见，且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景，越需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据 关于模型解释性，除了线性模型和决策树这种天生就有很好解释性的模型意外，sklean中有 ...
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2021-03-04 13:17:06
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1. 均方误差MSE 2. 平均绝对误差MAE # true: 真目标变量的数组 # pred: 预测值的数组 def mse(true, pred): return np.sum((true - pred)**2) def mae(true, pred): return np.sum(np.abs ...
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2020-07-16 00:09:41
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对变分推理做了点拓展(待精读) $\hat$间存在明显的空间依赖性。它们的尺度在空间上是耦合的。对一组目标变量 ...
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2020-07-05 13:53:21
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作者|Anuj Shrivastav 编译|VK 来源|Medium 介绍 监督学习描述了一类问题，涉及使用模型来学习输入示例和目标变量之间的映射。如果存在分类问题，则目标变量可以是类标签，如果存在回归问题，则目标变量是连续值。一些模型可用于回归和分类。我们将在此博客中讨论的一种这样的模型是支持向量 ...
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2020-06-15 14:18:38
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Ridge regression 通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。岭回归系数最小化的是带惩罚项的残差平方和，数学形式如下： min∑i=1p‖Xωi y‖2+α‖ω‖2 其中，α = 0是一个控制缩减量（amount of shrinkage）的复杂度参数：α的值越大，缩 ...
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2020-05-07 20:16:44
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对于习惯使用C进行开发的程序员来说，在看到C++中出现的&符号，可能会犯迷糊，因为在C语言中这个符号表示了取地址符，但是在C++中，它除了取地址，还有其它的用途，叫做引用（reference），引用是C++的新特性。一、引用的概念引用就是变量的别名，对引用的操作与对变量直接操作完全一样。引用的声明方法：类型标识符&引用名=目标变量名；例如：inta;int&ra=a;//定
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2020-04-19 01:20:22
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当特征和目标变量不是很相关时，可以修改输入的数据集，应用线性，非线性变换（或者其他相似方法）来提高系统的精度。 - 数据是“死”的，人的思维是“活”的。 - 数据科学家负责改变数据集和输入数据，使数据更好的符合分类模型。 基本方法：A. 特征的线性修正 B. 特征的非线性修正 K近邻方法（K-Nea ...
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2020-03-30 23:31:08
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?wildcard: 搜索当前目录下所有的.c文件。 ?addprefix $(TEST_DIR)/,$(TEST)) //给$(TEST)加前缀路径 ?$@: 目标变量。 $^: 目标依赖 ?.PONHY: clean :伪目标，会被无条件执行。 ?自动产生依赖：Gcc –M命 令生成该文件要依赖 ...
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2020-02-24 00:45:36
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第一点：scanf与scanf_s 环境：VS2019 1.scanf 用法：scanf("%数据类型",&目标变量); C中使用该函数时，首先需要添加预处理方式，步骤： ①打开项目属性-属性页-配置属性-C/C++-预处理器-预处理器定义，在下拉框选择编辑，添加 _CRT_SECURE_NO_WA ...
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2020-02-15 19:10:47
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目标 变量的引用 可变和不可变类型 局部变量和全局变量 01. 变量的引用 变量 和 数据 都是保存在 内存 中的 在 Python 中 函数 的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递的 1.1 引用的概念 在 Python 中 变量 和 数据 是分开存储的 数据 保存在内存中的一个位置 变量 ...
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2020-01-03 00:26:59
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