原创 M5 Forecasting - Accuracy：Description
Introduction Welcome to an extensive Exploratory Data Analysis for the 5th Makridakis forecasting competitions (M5)
2020-07-07 23:19:45
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原创 M5 Forecasting - Accuracy：EDA
sales_train_validation.csv 參考： Python版本EDA+傳統時間序列方法：https://www.kaggle.com/tarunpaparaju/m5-competition-eda-models
2020-07-07 23:19:45
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原创 M5 Forecasting - Accuracy：TimeSeries_Seq2seq
來源 https://github.com/JEddy92/TimeSeries_Seq2Seq/blob/master/notebooks/TS_Seq2Seq_Conv_Full_Exog.ipynb 假設 145063
2020-07-07 23:19:45
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原创 互聯網用戶發起一次請求經歷了哪些過程？
李智慧老師說得非常棒，下面引自李智慧老師的《大型網站技術架構：核心原理與案例分析》一書以及《從0開始學大數據》： 首先，一個請求從Web或者移動App上發起，請求的URL是用域名標識的，比如taobao.com這 樣，而HTTP網
2020-06-28 16:27:53
原创 Leetcode 199. 二叉樹的右視圖
Leetcode 199. 二叉樹的右視圖 難度：中等 用法：BFS 給定一棵二叉樹，想象自己站在它的右側，按照從頂部到底部的順序，返回從右側所能看到的節點值。 示例: 輸入: [1,2,3,null,5,null,4] 輸出:
2020-06-28 16:27:53
原创 Leetcode 111. 二叉樹的最小深度
Leetcode 111. 二叉樹的最小深度 難度：簡單 用法：遞歸/DFS/BFS 給定一個二叉樹，找出其最小深度。 最小深度是從根節點到最近葉子節點的最短路徑上的節點數量。 說明: 葉子節點是指沒有子節點的節點。 示例: 給
2020-06-28 16:27:53
原创 集成算法之CatBoost參數解釋
參考1 Catboost基礎介紹 作者介紹的很詳細了，包括： 安裝 Pool/FeaturesData（內存和速度都更優） Case Visualization（fit時settingplot=True，實時觀測訓練情況） Ea
2020-06-28 16:27:53
原创 插排之希爾排序算法
步驟 將數據分成d = n//2 組，每一趟希爾排序從元素d開始，採用直接插排。 每個元素的比較和插入均在同一組內進行。 更新d = d//2 。 直到d=0時停止，當d=1時，相當於對近乎有序的結果進行一次完整的
2020-06-28 16:27:42
原创 permutation importance
哪些特徵對預測的影響最大？ 這或許是對一個模型提出的最基本問題之一。 這個概念就是所謂得到特徵重要性。 有多種方法來衡量特徵重要性。這篇文章Machine Learning Explainability Home Page採用了p
2020-06-28 16:27:42
原创 關於最大熵原理的理解
李航老師《統計學習方法》一書描述： 最大熵原理是概率模型學習的一個準則。最大熵原理認爲，學習概率模型時，在所有可能的概率模型（分佈）中，熵最大的模型是最好的模型。通常用約束條件來確定概率模型的集合，所以，最大熵原理也可以表述爲在
2020-06-28 16:27:42
原创 lightgbm GPU編譯以及安裝超詳細講解
以下安裝基於Ubuntu 18.04.3 Python 3.6.8 1. lightgbm GPU編譯 點擊鏈接 找到Build GPU Version或者直接看如下內容。 下面說的內容用到相關測軟件確保沒問題，1.檢查是否安
2020-06-16 15:59:51
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原创 python modin加速
modin 參考 BASE = '../data/output/grid_part_1.pkl' # Read data with Pandas import pandas as pd start_time = time.ti
2020-06-16 15:59:51
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原创 Centos7安裝Anaconda3配置jupyter notebook問題攻略
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 這裏
2020-06-08 19:16:21
原创 大數據集Hierarchical Indexing優化方案
1. 對比 數據量：(33694369, 3) The bad way 優化之前：30min跑不出來。 prices = prices.set_index(["id", "date"])[["sell_price"]].unsta
2020-05-12 12:52:00
原创 交排之冒泡排序算法
步驟 從最後一個元素開始，進行相鄰兩元素比較，若前後元素是逆序，則實施交換。 第一遍下來，排在第一個元素是最小的元素，稱爲有序區（也是全局有序區），其餘的是無序區。 之後，按照第一步的方法繼續在其餘的無序區進行比較、交換。 直到
2020-03-29 02:57:17