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学习知多少(13)快递打包算法

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学习器模型中的超参数(Hyperter)，如何选择

学习器模型中一般有两类参数：一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。...

如何使用Python机器学习进行算法交易

近年来，机器学习，更确切地说是Python中的机器学习已经成为许多量化公司的热门词汇。为了寻找难以捉摸的阿尔法，许多基金和交易公司已经采用机器学习算法进行算法交易。...

如何从零设计大模型基础设施

【摘要】...

大规模MIMO系统的改进MCMC检测算法

李芸，易志强(杭州电子科技大学电子信息学院，浙江杭州310018)摘要：大规模MIMO（多输入多输出）技术通过配置大规模天线阵列提高系统的频谱和能量效率，接收算法的复杂度是其实现的瓶颈。MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）检测方法可以较低复杂度获得接近理论最优的性能。提出一种改进的MCMC算法，将...

在Python中实现随机森林分类模型

随机森林算法用于分类和回归。随机森林是一种由多个决策树组成的集合学习方法。通过平均几棵决策树的影响，随机森林往往会改善预测。有许多不同的模型可用于对分类数据进行预测。Logistic回归是二项数据中最常见的一种。其他方法包括支持向量机（“SVM”），朴素贝叶斯和k最近邻。随机森林倾向于在模型具有大量...

回归问题的常见处理方式

内容导读Kaggle中的入门竞赛Houseprice竞赛是一个经典的回归问题，下面将以其中的特征工程代码演示一下回归问题中的常见套路。套路的话主要是对特征的组合或者添加多次项转化成多项式回归。这个项目中我只添加了三个特征，效果尚可(我曾按国内房产评估方法为每个test样本添加了可比实例价格，效果不好...

回归块模块化的方法，用最少的编码来测试和调整多个回归算法

介绍在我们进行项目时，最好是测试不同的模型，以确定最佳机器学习模型，该机器学习模型可根据手头的问题在准确性、复杂性和执行效率之间取得良好的平衡。一些软件，如RapidMiner，提供了这种功能。然而，为此目的使用软件产品会导致在调优模型和探索一些复杂性方面采用黑箱方法。我们可以创建一个简单的pyth...

加快Python算法的四个方法Dask篇

CDA数据分析师出品相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家讲述最后一方面的内容，关于Dask的方法运用。...

加快Python算法的四个方法(四)Dask

CDA数据分析师出品相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家讲述最后一方面的内容，关于Dask的方法运用。...