Mac_Windows Git配置SSH和Git常用命令(笔记) https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning@TOC 一、Mac/Windows Git配置SSH1.生成SSH KEY1$ ssh-keygen -t rsa -C 1573488389@qq.com 注:邮箱填写你提交代码时要用的邮箱 2.查看.pub文件(.文件隐藏文件,使用ls -a显示隐藏文件)12 2026-01-01 技术笔记 #技术笔记
Linux常用基本命令 https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning@TOC 一、常用快捷键 ctrl+c: 停止进程 ctrl+l: 清屏(之前的内容可以向上查看);彻底清屏是:reset tab: 提示 上下键: 查找执行过的命令 二、文件目录类1.pwd显示当前工作目录的绝对路径 2.ls和llll 命令列出的信息更加详细,有时间,是否 2026-01-01 技术笔记 #技术笔记
Linux jq 、vim以及Linux集群安装miniconda并配置虚拟环境(笔记) https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning@[TOC](Linux jq 、vim以及Linux集群安装miniconda并配置虚拟环境) 一、jq1zcat cent_g_20226/*.gz | head -n 10000 | jq .event | sort | uniq -c jq 是一个轻量级的json处理命 2026-01-01 技术笔记 #技术笔记
LightGBM原生接口和Sklearn接口参数详解 @TOC 数据科学:Scipy、Scikit-Learn笔记超参数调优:网格搜索,贝叶斯优化(optuna)详解XGBoost原生接口和Sklearn接口参数详解LightGBMLightGBM有Sklearn接口建模和原生建模两种方式。 一、Sklearn风格接口1234567891011121314151617181920212223import numpy as npimport pand 2026-01-01 技术笔记 #技术笔记
LightGBM、XGBoost和CatBoost自定义损失函数和评估指标 @TOC 函数(缩放误差)传统的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)对所有预测值给予相同的权重,但在某些场景下,更关心相对误差而非绝对误差。缩放误差通过将误差除以真实值来实现这一目标: 1缩放误差 = (真实值 - 预测值) / max(真实值, 阈值) 这样设计的优势: 对于大数值和小数值的预测给予相对平等的权重 避免大数值主导损失函数 更适合预测范围变化很大的场景 数学原理损失函 2026-01-01 机器学习 #机器学习 #CatBoost #集成学习 #参数详解
Keras搭建神经网络、Pytorch搭建神经网络和Sklearn的MLPRegressor @TOC sklearn.neural_network.MLPRegressorscikit-learn 库中提供的一个多层感知器(Multi-Layer Perceptron, MLP)回归模型类,用于解决回归问题。该模型构建了一个包含隐藏层的前馈神经网络,并通过反向传播算法进行训练。以下是 MLPRegressor 主要参数的详细说明: hidden_layer_sizes:类型:元组或列 2026-01-01 技术笔记 #技术笔记
Keras和Tensorflow(CPU)安装、Pytorch(CPU和GPU)安装以及jupyter使用虚拟环境 微信公众号:数学建模与人工智能https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning@TOC Keras和Tensorflow(CPU)安装一、安装我用的是清华大学源keras安装: 1pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras tensorflow 2026-01-01 技术笔记 #技术笔记
Graphviz安装及使用:决策树可视化 ## Python大数据分析与机器学习学习笔记Graphviz:微信公众号(数学建模与人工智能)github地址:https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning 1、决策树模型搭建123456789101112131415# 模型搭建代码汇总import pandas as pd# 1.读取数据与简单预处理df = pd. 2026-01-01 技术笔记 #技术笔记
Github首页美化(updating) @TOC https://github.com/QInzhengk一、新建仓库对Github首页进行美化,需要新建一个仓库名和自己 Github 用户名相同的仓库;并且需要添加一个 README.md自述文件即可。如果出现红框里的东西,说明成功了:QInzhengk/QInzhengk是一个✨特殊的✨存储库,您可以使用它来添加一个README.md到你的GitHub配置文件。确保它是公 2026-01-01 技术笔记 #技术笔记
CLASS PROJECT高级程序设计C++ # 高级程序设计C++作业 按照如下要求建立程序,并演示程序运行结果: 用名称、人口、海拔高度、天气、年份等数据成员建立一个名为City的类。建立一个产生City对象的类。将产生的City对象(数量大于1000个)填充至一个容器,容器的类型自选。对于City对象的具体属性值通过创建发生器来生成。生成规则如下:年份为2009年;名称由4-8个英文小写字符随机构成;人口在范围[300000,1000 2026-01-01 开发工具 #C++ #编程 #高级程序设计
CatBoost原生接口和Sklearn接口参数详解 @TOC LightGBM原生接口和Sklearn接口参数详解XGBoost原生接口和Sklearn接口参数详解CatBoost一、Sklearn风格接口CatBoostRegressor参数 iterations (int): 模型迭代次数,即构建的决策树数量。默认值是100。 learning_rate (float): 学习率,控制模型在每一步更新权重的速度。默认值是0.03。 depth 2026-01-01 机器学习 #机器学习 #CatBoost #集成学习 #参数详解
Cassandra笔记 https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning@TOC Cassandra常用操作1、查看键空间1DESCRIBE keyspaces; 该命令用于展示casandra下的所有的keyspaces(类比mysql的show databases;),casandra的keyspaces和mysql的数据库概念相似,属于从逻辑 2026-01-01 数据科学 #数据库 #Cassandra #NoSQL #笔记