蒙特卡罗（Monte Carlo）方法的精髓：用统计结果去计算频率，从而得到真实值的近似值。一、求圆周率的近似值，采用投点法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Circle # 投点次数 n = 10000 # 圆的信息 r = 1.0 # 半...

文章 2017-10-18 来自：开发者社区

蒙特卡罗方法 python 实现2

如果不考虑作图，这里的两个例子可以改写成下面的样子：求圆周率 import random ''' 蒙特卡罗模拟投点法计算圆周率 ''' # 投点游戏 def play_game(): # 圆 r = 1.0 # 半径 a, b = (0., 0.) # 圆心 # 正方形区域边界 x_min, x_max = a-r, ...

文章 2017-10-11 来自：开发者社区

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

作者：Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管...

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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