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  Python性能優(yōu)化的20條建議

  ...opy(a) # 運行10次 copy.copy(a) %timeit -n 10 copy.deepcopy(a) 10 loops, best of 3: 1.55 ms per loop 10 loops, best of 3: 151 ms per loop timeit后面的-n表示運行的次數(shù)，后兩行對應(yīng)的是兩個timeit的輸出，下同。由此可見后者慢一個數(shù)量級。 使用di...

  RobinQu 2019-07-24 17:43 評論0 收藏0
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  機器學(xué)習(xí)之多項式回歸與模型泛化

  ...# 返回 array([0.9640884 , 0.97506925, 0.96901408]) 接著進行調(diào)參： best_score, best_p, best_k = 0, 0, 0 for k in range(2, 10): for p in range(1, 5): knn_clf = KNeighborsClassifier(weights=distanc...

  huhud 2019-07-30 18:36 評論0 收藏0
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  效率倍增，PyCaret：一個開源、低代碼的 Python 機器學(xué)習(xí)工具

  ...plotplot_model(plot = decomp_stl) 模型訓(xùn)練和選擇 # functional APIbest = compare_models()# object-oriented APIbest = exp.compare_models() 時間序列模塊中的 create_model 就像在其他模塊中一樣。 # create fbprophet modelprophet...

  binta 2021-11-22 09:34 評論0 收藏0
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  yolov5中anchors設(shè)定案例詳細(xì)說明

  ...r=wh[:,None]/k[None] 　　x=torch.min(r,1./r).min(2)[0]#ratiometric 　　best=x.max(1)[0]#best_x 　　aat=(x>1./thr).float().sum(1).mean()#anchorsabovethreshold 　　bpr=(best>1./thr).float().mea...

  89542767 2023-01-12 14:13 評論0 收藏0
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  Reinventing the wheel：決策樹算法的實現(xiàn)

  ...ecisionNode() current_score=scoref(rows) # 最佳信息增益 best_gain=0.0 # best_criteria=None #最佳劃分 best_sets=None column_count=len(rows[0])-1 #遍歷數(shù)據(jù)集的列，確定分割順序 for c...

  hedge_hog 2019-06-26 18:37 評論0 收藏0
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  Reinventing the wheel：決策樹算法的實現(xiàn)

  ...ecisionNode() current_score=scoref(rows) # 最佳信息增益 best_gain=0.0 # best_criteria=None #最佳劃分 best_sets=None column_count=len(rows[0])-1 #遍歷數(shù)據(jù)集的列，確定分割順序 for c...

  caohaoyu 2019-07-30 17:59 評論0 收藏0
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  Best Time To Buy And Sell Stock 買賣股票最佳時機

  關(guān)鍵字：leetcode，Best Time To Buy And Sell Stock，算法，algorithm，動態(tài)規(guī)劃，dynamic programming leetcode 上關(guān)于Best Time to Buy and Sell Stock主題的題目有四個： https://leetcode.com/problems... https://leetcode.com/problems....

  elliott_hu 2019-08-15 15:40 評論0 收藏0
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  從零開始構(gòu)造決策樹(python)

  ... return len(result) == 1 從訓(xùn)練集中篩選最佳的特征 def choose_best_future(data_set: list, labels: list, ignore_index: list) -> int: 從特征向量中篩選出最好的特征，返回它的特征索引 result_dict = {} # { 索引: 信息增益值 } ...

  zhoutao 2019-07-30 15:05 評論0 收藏0