数据集拆分 交叉验证 网格搜索 通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值）， 这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超参数组 合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建 立模型。 精确率(Precision)与召回率(Recall) ...
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2019-01-29 18:31:07
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1、软件度量是对软件开发项目、过程及其产品进行数据定义、收集以及分析的持续性定量化过程，目的在于对此加以理解、预测、评估、控制和改善。没有软件度量，就不能从软件开发的暗箱中跳将出来。通过软件度量可以改进软件开发过程，促进项目成功，开发高质量的软件产品。度量取向是软件开发诸多事项的横断面，包括顾客满意 ...
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2019-01-29 18:13:10
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Automotive SPICE 标准中为了便于评估师进行过程能力等级评估提供了不同的indicator, 具体包括Process Performance indicator 和Process Capability Indicator。Process Performance Indicator为标志... ...
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2019-01-29 18:05:18
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kmeans聚类理论篇 前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R ...
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2019-01-28 01:30:53
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数据结构和算法 什么是数据结构和算法： ? 数据结构定义：我们如何把现实中的问题以特定的存储结构和存储类型保存起来 时间复杂度 ：用来评估算法运行时间的一个式子（单位） 一般来说，时间 复杂度高的算法比复杂度低的算法慢。 常见的时间复杂度（按效率排序) 空间复杂度 ：用来评估算法内存占用 大小 的一 ...
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2019-01-27 22:03:51
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投资者不应该将命运寄托于风上，这话尽管说的不合时宜，但是靠谱的，所以投资者应该努力学习投资技能，以便学会听风吟、闻问动、随风飞、破风来，做一名风斗士。而学习最好的方法就是读书，下面就列出来了可能是史上最有价值的投资书单。 为什么是最有价值的呢，小编最高纪录一半年读了400多本投资方面的书，但读了很多 ...
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2019-01-27 19:05:17
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传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务。 1. 获取数据 1.1 导入s ...
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2019-01-27 10:44:33
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1 传统的Uv实时统计方法以及其缺点 给定时间段条件下，实时统计Uv就是统计不重复的访客数。 最简单的方法就是把用户唯一id存储到集合中，每次有新访客，就把向集合新增元素。 但是当数据量千万级别的时候，无论是内存中，还是redis等外部系统中，集合新增元素的效率都很低。 2 HyperLoglog ...
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2019-01-26 23:48:30
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在JsonPath中使用表达式是一个非常好的功能，可以使用简洁和复杂的JsonPath。JsonPath中的表达式基本上是评估为布尔值的代码片段。基于结果，仅选择满足标准的节点。让我们看一下它的更多内容，但在此之前请确保您已经完成了关于Json和JsonPath基础知识的教程 JSON Jsonpa ...
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2019-01-26 12:36:24
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一、分类算法的评估 1、二分类 ROC与AUC 1.1 roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic) roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的 ...
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2019-01-25 19:21:29
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