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视频链接：https://list.youku.com/albumlist/show/id_51986962.html 第五讲26：23 对没有领券的用户数据信息要做删除处理。 训练集中存在没有领劵的数据项，但是在测试集中都是领取了优惠券的。在提取标签区间的数据的时候应该忽略掉那些没领卷的数据。...

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2020.06.05 正式赛训练数据一共有三张表，分别是历史运单GPS数据、历史运单事件数据、港口坐标数据。其中其主要作用的是历史运单GPS数据，该数据文件解压后共21G，有1.4亿多条数据，且字段也很多。为了理清各表之间的关系，作如下关系图： 各表的数据大致情况如下： 历史运单GPS数据： ...

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1、查看已安装的包 1conda list 2、更新所有包 1conda upgrade --all 3、安装包 1conda install <package_name> 4、删除包 1conda remove <package_name> 5、更新包 1conda upd...

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归一化的原理 归一化就是把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内，让权重变为统一的过程，其目的就是将不同尺度上的评判结果统一到一个尺度上，从而可以作比较，作计算。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。 归一化的方法1.线性函数转换 $$y&#...

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KNN概述 kNN（k-NearestNeighbor）算法是一种有监督的基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 kNN算法。 kNN算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。kNN算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，...

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2020.05.27Note1将训练数据导入notebook 由于notebook上的rarfile有点问题，没法直接解压rar文件，所以我将rar文件在电脑上解压再压缩为zip，然后放到OBS上，从OBS里拷贝到notebook再解压。 1234567891011121314151617181...

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Bagging vs Boosting共同点： Bagging和Boosting都是集成模型，都是由很多个弱分类器（base/weak learners）构成的。 不同点： Bagging：由过拟合的弱分类器集成。 Boosting：由欠拟合的弱分类器集成。 提升树 提升树——基于残差的训练。 ...

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题目（1）图的m可着色判定问题 给定无向连通图G和m种不同的颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色。是否有一种着色法使G中每条边的2个顶点着不同颜色。 （2）图的m可着色优化问题 若一个图最少需要m种颜色才能使图中每条边连接的2个顶点着不同颜色，则称这个数m为该图的色 题解二...

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今天把博客再次搬家，搬到了自己的腾讯云服务器上，于是就想着不如趁此机会把之前斟酌已久的CDN也搞了，了解用户反应访问慢或无法访问的问题。 从腾讯云获取免费SSL证书 由于我之前一直使用的https协议，而且在推广的时候也是使用的https协议，所以要实现https协议的CDN加速不但要付费，而...

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昨天莫名其妙博客的评论系统出问题了，没法读写数据库。今天更惨，博客直接访问不了了，查看DNS解析和Coding管理界面都没有问题。没办法，只好将博客搬到空闲已久的腾讯云服务器上去。之前放Coding和GitHub的page上都有出现访问速度慢，甚至有些用户无法访问的情况，不知道腾讯云的服务器会不...

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