本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。 分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始 ...
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2020-03-31 12:14:57
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random_state是一个随机种子，是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时，也就确定了一种规则。 random_state可以用于很多函数，我比较熟悉的是用于以下三个地方：1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林 1、划分训练 ...
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2020-03-31 01:25:49
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在所有后量子密码体制中，格是研究最活跃和最灵活的。它们具有很强的安全性，能够进行密钥交换、数字签名，以及构造出像全同态加密这样复杂的算法。尽管格密码体制的优化和安全性都需要非常复杂的数学证明，但基本思想只需要基本的线性代数。假设你有一个如下线性方程组： 求解x是一个经典的线性代数问题，可以用高斯消元 ...
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2020-03-30 20:06:02
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1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别： 线性回归预测的是一个连续的值，不论是单变量还是多变量（比如多层感知器），他都返回的是一个连续的值，放在图中就是条连续的曲线，他常用来表示的数学方法是Y=aX+b； 与之相对的，逻辑回归给出的值并不是连续的，而是 类似于“是” 和 “否” 的回答， ...
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2020-03-30 19:35:21
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什么是机器学习？ 机器学习指的是机器通过统计学算法，对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型，利用经验模型指导业务。 目前机器学习主要在一下一些方面发挥作用： 营销类场景：商品推荐、用户群体画像、广告精准投放 金融类场景:贷款发放预测、金融风险控制、股票走势预测、黄金价格预测 SNS关系挖掘:微博粉 ...
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2020-03-30 16:39:57
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对于从事IT行业的小伙伴来说，可能都非常疑惑，什么编程语言更简单易学呢?那当然是Python。Python语言简单清晰，对于其他语言来说更容易上手，更招人喜欢，适合IT小白学习，那么Python技术前景怎么样?为大家简单的分析一下吧。
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2020-03-30 15:54:15
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SAP官方帮助文档： https://www.sapanalytics.cloud/resources smart discovery/ SAP Analytics Cloud的Smart Discovery功能，底层基于机器学习技术，帮助用户对其业务数据进行挖掘，以作出更快更有效的商业决策。 新建 ...
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2020-03-29 12:36:42
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背景 维数灾难是机器学习中常见的现象，具体是指随着特征维数的不断增加，需要处理的数据相对于特征形成的空间而言比较稀疏，由有限训练数据拟合的模型可以很好的适用于训练数据，但是对于未知的测试数据，很大几率距离模型空间较远，训练的模型不能处理这些未知数据点，从而形成“过拟合”的现象。 方案 既然维数灾难严 ...
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2020-03-28 23:13:58
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常用的库：Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy等； 编辑器：IPython和Jupyter notebook（Anaconda包含）； 1.Numpy：Numerical Python缩写，主要用于数值计算。 2.Pandas：数据分析的主要工具。 3.matplotlib：绘 ...
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2020-03-28 17:51:09
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机器学习分为四大块，分别是classification (分类)，regression (回归), clustering (聚类), dimensionality reduction (降维)。 聚类（clustering） 无监督学习的结果。聚类的结果将产生一组集合，集合中的对象与同集合中的对象彼 ...
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2020-03-28 16:14:52
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