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RSS订阅原创 新闻推荐_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取用户
2020-12-01 09:23:04
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原创 DW_新闻推荐_task02_数据分析
数据分析：下面的这张图生动的描述了机器学习与深度学习的区别：特征提取我们做一个新任务，需要利用我们的知识和工具进行进行探索。就像让你去景岗山打老虎，你需要做好准备，比如带上攻击武器，带上地图，带上跌打药，需要分析老虎可能出没的地方等等。同样的，做机器学习任务，数据的理解、清洗是第一步，十分重要！本期的主题是“新闻”推荐，所以新闻本身作为首要的特征是需要重点关注的。一共有多少个文章主题文章的被点击的分布状况？ （最常见的分为热门，冷门）用户对文章的点击分布情况？ （有的人很关注新闻，热门、冷门
2020-11-27 22:29:33
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原创 新闻推荐-task01 baseline
DataWhale 新闻推荐学习第一课，赛题理解与baseline下面是阿里的天池比赛入口。零基础入门推荐系统 - 新闻推荐让代码跑起来的法门：step 1， 如下图所示下载数据集到本地。在DataA1121.md 里面有数据下载的网络地址。直接复制到浏览器里面即可下载。step2, 在本地Pycharm 里面新建Project. 然后再项目文件夹里面新建文件夹data_raw, temp_results 。 将第一步下载的数据集放到data_raw 文件夹下面。step3, 根据学习
2020-11-25 21:57:50
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原创 模型融合
一、Stackingstacking 将若干基学习器获得的预测结果，将预测结果作为新的训练集来训练一个学习器。如下图 假设有五个基学习器，(注，这里的5个基学习器已经训练好) ， 将原始数据（设特征维度N）输入到五基学习器中，并得到预测结果输入到模型六中。注意：由下面图可以看出，模型六的输入是5个基模型的预测结果stackIng。也即，模型六的输入特征维度为5。 N理论应该大于5. 这里类似于CNN的迁移学习过程，固定已训练好模型的的特征提取网络参数，然后训练最后的全连接层（Linear）。这里，这种
2020-09-27 22:58:13
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转载 LightGBM
今天在学习的时候由Datawhale 推荐一篇LightGBM的模型介绍博客写得非常棒。加之我今天的笔记也没有更好的内容来记录，所以就索性转载一波优秀的博客！！声明： 本文内容转载自白话机器学习算法理论+实战番外篇之LightGBMLightGBM， 2017年由微软提出，是GBDT模型的另一个进化版本， 主要用于解决GBDT在海量数据中遇到的问题，以便更好更快的用于工业实践中。从 LightGBM 名字我们可以看出其是轻量级（Light）的梯度提升机器（GBM）， 所以面对大规模数据集，它依然非常淡定
2020-09-25 22:04:37
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翻译 金融风控_03_特征工程
Datawhalechina-team-learning-data-mining本文摘录自特征工程，是机器学习，甚至是深度学习中最为重要的一部分，在实际应用中往往也是所花费时间最多的一步，所以无论如何要深入理解和学习。特征工程涉及到下面的内容：1、数据预处理 1.1 缺失值的填充 -->用0，即特征对于结果没有作用。 -->特征前（后）面的值替换, 利用特征的已出现的值进行替换，而不是一个毫无意义的值。 1.2 时间格式处理 1.2.1 把 1
2020-09-21 23:01:43
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原创 金融风控_02_数据分析
第二天打卡：关于pd.read_csv(root_dir, nrows =5, chunk_size = 5 )#设置chunksize参数，来控制每次迭代数据的大小chunker = pd.read_csv("./train.csv",chunksize=5)for item in chunker: print(type(item)) #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> print(len(item))这里关于nro
2020-09-18 19:13:46
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原创 金融风控--task01_赛题理解
Oh My God, 这是第4次参加Datawhale 组织的开源学习了，很感激。组织二维码如下，如果有兴趣的朋友可以添加关注公众号！这一次打以这种比赛的方式进行学习，很期待！话不多说，进入主题！！！！1、赛题数据理解。1.1 要求，以个人信贷为背景，根据背景信息预测其是否有违约的可能。典型的分类任务，且输出违约的可能性。1.2 评价标准：提交结果为每个样本是1的概率。评价方法为AUC评估（越大越好）。AUC(Area Under Curve) AUC（Area Under Curve）被
2020-09-15 12:18:40
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原创 Task03_SVM
SVM, 这里还是推荐阿泽的读书笔记。里面的内容写得很细。我还在理解当中。SVM 超详细在下面模型得可视化中。w参数由于是2维张量，所以需要在SVC.coef_ 后面加[0]表示取第一维。这里得问题点是：在可视化得时候，这里在得到W参数后，a1 为什么要是W[0]/W[1]??这是因为在二维平面上，我们考虑得决策边界得时候，为了方程的简写方便，写为了W^TX + B = 0. X为向量（X1，X2），这里X2就应该是Y。 所以我们求得的参数W[1]就应该是y的系数。 为了画图方便就需要把y的系数变
2020-08-26 22:47:16
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原创 机器学习--决策树
首先需要安装的几个包：pip install python-graphvizpip install seaborn带着问题学习，事半功倍。1、决策树ID3,C4.5, CART的区别2、掌握Bagging 和Boosting3、掌握随机森林，XGBoost原理4、随机森林，XGB，LGB的各自区别5、GBDT和XGB的区别。决策树在现在的相亲或者择偶额过程中，下面的这种方式就是人的决策过程。而这种过程用图的形式表达出来就像一颗倒着的树的形状。所以这种结构就叫做决策树。观察这个决策流程
2020-08-22 20:55:59
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原创 机器学习--Logistic Regression(逻辑回归)---分类器
1. 回归与分类的区别回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。2. 逻辑“回归”Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强
2020-08-20 23:03:15
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原创 Task_09_文件系统。
简洁的 with 语句with语句的工作原理enter()/exit()这两个方法with后面返回的对象要求必须有这两个方法，而文件对象f刚好是有这两个方法的。object.enter(self)进入与此对象相关的运行时上下文。with语句将将此方法的返回值绑定到语句的AS子句中指定的目标（如果有设置的话）object.exit(self, exc_type, exc_value, traceback)退出与此对象相关的运行时上下文。参数描述导致上下文退出的异常。如果上下文运行时没有异常发生，
2020-08-08 17:53:36
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原创 Task08_模块与datetime
关于交换字典的Key 和 Value 的方法：第一种，新建一个字典，通过获取key, value后直接交换赋值。dict_ori = {'A':1, 'B':2, 'C':3}dict_new = {value:key for key,value in dict_ori.items()}第二种，利用内置迭代器zip 函数， 新建字典，通过直接获取原字典的Value， Key.dict_ori = {'A':1, 'B':2, 'C':3}dict_new2= dict(zip(dict_ori
2020-08-07 19:13:09
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原创 Task_07类、对象和魔法方法
在谈到类于对象就必然少不了面向对象是编程的基本概念。如下片段摘自百度百科，面向对象编程（Object OrientedProgramming，OOP，面向对象程序设计）的主要思想是把构成问题的各个事务分解成各个对象，建立对象的目的不是为了完成一个步骤，而是为了描叙一个事物在整个解决问题的步骤中的行为。面向对象程序设计中的概念主要包括：对象、类、数据抽象、继承、动态绑定、数据封装、多态性、消息传递。通过这些概念面向对象的思想得到了具体的体现。面对对象程序设计是尽可能地在模拟人类的思维。通过这样的方式能
2020-08-05 18:34:01
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原创 Task06_函数_lambda
关于Sorted 与 sort:sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。sort 与 sorted 区别：sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，无返回值，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。语法sorted 语法：sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=Fal
2020-08-02 21:59:57
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原创 Task_05_关于字典，集合，序列
这几天工作太忙了，这次得打卡先简单完成一个作业。剩下的明天补上。有一个字典，保存的是学生各个编程语言的成绩，内容如下data = {‘python’: {‘上学期’: ‘90’, ‘下学期’: ‘95’},‘c++’: [‘95’, ‘96’, ‘97’],‘java’: [{‘月考’:‘90’, ‘期中考试’: ‘94’, ‘期末考试’: ‘98’}]}各门课程的考试成绩存储方式并不相同，有的用字典，有的用列表，但是分数都是字符串类型，请实现函数transfer_score(score_di
2020-07-31 22:43:52
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原创 列表及相关知识Task04
Task 04 列表及相关操作容器器数据类型，有以下四种。列表<class 'list'>元组<class 'tuple'>字典<class 'dict'>集合<class 'set'>字符串<class 'str'>这里有必要扩展一下python中的容器。容器：容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, notin关键字判断元素是否包含在容器中。这里的容器于我们常理解的Do
2020-07-27 22:34:14
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原创 datawhalechina 学习任务之 异常处理
第三次打卡：之前学习看过python相关的书，完整的看过。但是实际敲入的代码比较少。所以代码是，看十遍不如动手敲一遍。奉劝广大朋友，代码只有不停的敲和查找错误才能成长，才能充分理解。代码是需要理解而不是记忆。打卡内容如下： 在敲代码的过程中，print( )函数没有加end=’ '，所以在输入数字的时候会自动到第二行，原因时Print() 函数的end符默认是**‘\n’**。这里有另外一个细节。try …except如果在try 后面发生的错误并不在except列举的错误类别里面时，
2020-07-24 18:29:04
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原创 datawhale学习记录第二次任务
学习内容，条件语句与循环语句今天也是有些忙碌，工作原因出差，没办法电脑上学习与做作业。立即手机下载了csdn，下载python的ide。不得不说现代的手机真的是万能的。话不多说，先上任务运行图。第一作业比较简单的利用循环与判断语句就可以了。第二个题目就比较费事一点。在学习的过程发现如下图所示。如果不加break，会便利所有非质数的因式分解。同时也会打印出这个数是一个质数。如何才能让分解能答应完整，又不输出 16是一个质数。 明天研究吧...
2020-07-23 23:28:07
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原创 DatawhaleChina_Learing_Course1
[ ]前言： 首先说明一下DataWhale 这个组织。 Datawhale组织网站----https://datawhale.club/ , 以下内容摘自 “CSDN博主「Datawhale」的原创文章 ”（原文链接：https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/85100466）Datawhale是一个专注于AI领域的开源组织，致力于构建一个纯粹的学习圈子，帮助学习者更好地成长。我们专注于机器学习，深度学习，编程和数学等AI领域.
2020-07-22 19:50:00
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空空如也
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