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RSS订阅原创 AI助力精准气象和海洋预测赛
赛题简介比赛使用的数据包括CMIP5/6模式的历史模拟数据和美国SODA模式重建的近100多年历史观测同化数据。每个样本包含以下气象及时空变量：海表温度异常(SST)，热含量异常(T300)，纬向风异常（Ua），经向风异常（Va），数据维度为（year,month,lat,lon）。对于训练数据提供对应月份的Nino3.4 index标签数据。https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531871/information数据处理说明数
2021-02-20 01:45:36
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转载 numpy
大作业本次练习使用 鸢尾属植物数据集.\iris.data，在这个数据集中，包括了三类不同的鸢尾属植物：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。每类收集了50个样本，因此这个数据集一共包含了150个样本。sepallength：萼片长度 sepalwidth：萼片宽度 petallength：花瓣长度 petalwidth：花瓣宽度以上四个特征的单位都是厘米（cm）。 sepallength sepalwidth petall
2020-12-01 23:57:12
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转载 推荐系统实践1——多路召回
多路召回所谓的“多路召回”策略，就是指采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选集，然后把候选集混合在一起供后续排序模型使用，可以明显的看出，“多路召回策略”是在“计算速度”和“召回率”之间进行权衡的结果。其中，各种简单策略保证候选集的快速召回，从不同角度设计的策略保证召回率接近理想的状态，不至于损伤排序效果。如下图是多路召回的一个示意图，在多路召回中，每个策略之间毫不相关，所以一般可以写并发多线程同时进行，这样可以更加高效。上图只是一个多路召回的例子，也就是说可以使用多种不同的策略来获
2020-11-30 23:50:30
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转载 numpy 线性代数
线性代数Numpy 定义了matrix类型，使用该matrix类型创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算，因此用法和Matlab十分类似。但是由于 NumPy 中同时存在ndarray和matrix对象，因此用户很容易将两者弄混。这有违 Python 的“显式优于隐式”的原则，因此官方并不推荐在程序中使用matrix。在这里，我们仍然用ndarray来介绍。矩阵和向量积矩阵的定义、矩阵的加法、矩阵的数乘、矩阵的转置与二维数组完全一致，不再进行说明，但矩阵的...
2020-11-29 23:54:02
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转载 推荐系统实践1——数据分析
数据分析数据分析的价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况包括每个文件里有哪些数据，具体的文件中的每个字段表示什么实际含义，以及数据集中特征之间的相关性，在推荐场景下主要就是分析用户本身的基本属性，文章基本属性，以及用户和文章交互的一些分布，这些都有利于后面的召回策略的选择，以及特征工程。建议：当特征工程和模型调参已经很难继续上分了，可以回来在重新从新的角度去分析这些数据，或许可以找到上分的灵感导包%matplotlib inlineimport pandas as pdimport
2020-11-27 23:50:32
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转载 numpy统计相关
统计相关次序统计计算最小值numpy.amin(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue])Return the minimum of an array or minimum along an axis.【例】计算最小值import numpy as npx = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [
2020-11-27 22:10:09
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转载 推荐系统实践1——赛题理解+Baseline
赛题理解赛题理解是切入一道赛题的基础，会影响后续特征工程和模型构建等各种工作，也影响着后续发展工作的方向，正确了解赛题背后的思想以及赛题业务逻辑的清晰，有利于花费更少时间构建更为有效的特征模型， 在各种比赛中， 赛题理解都是极其重要且必须走好的第一步， 今天我们就从赛题的理解出发， 首先了解一下这次赛题的概况和数据，从中分析赛题以及大致的处理方式， 其次我们了解模型评测的指标，最后对赛题的理解整理一些经验。...
2020-11-25 23:58:46
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原创 numpy随机抽样
随机抽样numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。numpy.random.seed(seed=None)Seed the generator.seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。在对数据进行预处理时，经常加入新的操作或.
2020-11-25 23:52:42
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原创 numpy输入和输出
numpy 二进制文件save()、savez()和load()函数以 numpy 专用的二进制类型（npy、npz）保存和读取数据，这三个函数会自动处理ndim、dtype、shape等信息，使用它们读写数组非常方便，但是save()输出的文件很难与其它语言编写的程序兼容。npy格式：以二进制的方式存储文件，在二进制文件第一行以文本形式保存了数据的元信息（ndim，dtype，shape等），可以用二进制工具查看内容。npz格式：以压缩打包的方式存储文件，可以用压缩软件解压。numpy.s
2020-11-23 23:43:58
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空空如也
空空如也
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