学习

XGBoost+LightGBM+LSTM:一次机器学习比赛中的高分模型方案目录1 数据探索与数据预处理 21.1赛题回顾 21.2数据探索性分析与异常值处理 21.3相关性分析 52 特征工程 82.1光伏发电领域特征 82.2高阶环境特征 112.3特征选择 113 模型构建与调试 113.1预测模型整体结构 113.2基于LightGBM与XGBoost的模型构建与调试 123.3基于LSTM的模型构建与调试 133.4…

linux arping命令学习「建议收藏」arping命令用来向邻近的主机发生ARPREQUEST数据包。1.arping命令可以用来测试局域网各个主机之间的连通性，不能用于测试其是否能与互联网连通，sh-#pingwww.google.comPINGwww.google.com(74.125.239.147)56(84)bytesofdata.64bytesfromnuq05s02-in-f19

[深度学习] FM & FFM 算法基本原理在推荐系统和计算广告业务中，点击率CTR（click-throughrate）和转化率CVR（conversionrate）是衡量流量转化的两个关键指标。准确的估计CTR、CVR对于提高流量的价值，增加广告及电商收入有重要的指导作用。无论使用什么类型的模型，点击率这个命题可以被归纳到二元分类的问题，我们通过单个个体的特征，计算出对于某个内容，是否点击了，点击了就是1，没点击就是0。对于任何二元分类的问题，最后我们都可以归结到逻辑回归上面。早期的人工特征工程+LR(Logisti…

（深度学习）Pytorch之dropout训练(深度学习)Pytorch学习笔记之dropout训练Dropout训练实现快速通道：点我直接看代码实现Dropout训练简介在深度学习中，dropout训练时我们常常会用到的一个方法——通过使用它，我们可以可以避免过拟合，并增强模型的泛化能力。通过下图可以看出，dropout训练训练阶段所有模型共享参数，测试阶段直接组装成一个整体的大网络：那么，我们在深度学习的有力工具——Pytor…

如何学习嵌入式Linux_韦东山我在100ASK_IMX6ULL售后群里，发现很多初学者只有单片机基础，甚至没有单片机基础。在学习Linux时，对很多概念比较陌生，导致不知道学什么，也不知道学了之后有什么用。所以我趁着五一假期，编写此文。从事嵌入式Linux培训12年来，我们写过很多《关于如何学习linux》的文章，这是最新的，本文将不断更新。第1章单片机和Linux的区别1.1有哪些产品使用单片机或Linux所有的电子产品，所用技术都可以认为要么是单片机，要么是Linux；GUI方面主要是QT/Android，它们都是运行于

The Feynman Technique The Best Way to Learn Anything理查德•弗曼学习法「建议收藏」https://fs.blog/2012/04/feynman-technique/TheFeynmanTechnique:TheBestWaytoLearnAnythingREADINGTIME:3MINUTESIfyou’reafterawaytosuperchargeyourlearningandbecomesmarter,TheFeynmanTechniquemightjustbethebestwaytolearnabsolu

轻松学习RSA加密算法原理「建议收藏」http://blog.csdn.net/q376420785/article/details/8557266http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/07/rsa_algorithm_part_two.html以前也接触过RSA加密算法，感觉这个东西太神秘了，是数学家的事，和我无关。但是，看了很多关于RSA加密算法原理的资料之后，我发现其

学习成功：中学生成就梦想的15堂必修课管斌全：《学习成功：中学生成就梦想的15堂必修课》笛案：自信国内外成功学的著作看过不少，但我只向人推荐管斌全的作品。以下内容节选自网络，个人有渠道还是买书好，也算是对作者的支持。fygub0231@sina.com0571-63311953013567128396该书已经出版了4个版本。　　第一个版本是由北京海潮出版社（2002年10月）出版，书名为《我信我能我

学习率衰减之余弦退火(CosineAnnealing）1引言当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点，而余弦退火（Cosineannealing）可以通过余弦函数来降低学习率。余弦函数中随着x的增加余弦值首先缓慢下降，然后加速下降，再次缓慢下降。这种下降模式能和学习率配合，以一种十分有效的计算方式来产生很好的效果。在论文StochasticGradientDescentwithWarmRestarts中介绍主要介绍了带重启的随机梯度下降算法（SGDR），其

嵌入式学习步骤[通俗易懂]作者：李Brooks链接：https://www.zhihu.com/question/22252234/answer/75026117来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。占坑先。——————————————————————-第一次修改咯。不请自来。做电赛…