GBDT原理及利用GBDT构造新的特征-Python实现
背景 Gradient Boosting Gradient Boosting是一种Boosting的方法，它主要的思想是，每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。损失函数是评价模型性能（一般为拟合程度+正则项），认为损失函数越小，性能越好。而让损失函数持续下降，就能使得模型不断改性提升性能，其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降（讲道理梯度方向上下降最快）。 Gradient.....
Python面向对象特征总结
抽象是隐藏多余细节的艺术。在面向对象的概念中，抽象的直接表现形式通常为类。Python基本上提供了面向对象编程语言的所有元素，如果你已经至少掌握了一门面向对象语言，那么利用Python进行面向对象程序设计将会相当容易。 一、封装 面向对象程序设计中的术语对象（Object）基本上可以看做数据（特性）以及由一系列可以存取、操作这些数据的方法所组成的集合。传统意义上的“程序=数据结构+算法”被封装”....
《Python数据分析与挖掘实战》一3.2 数据特征分析
本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第3章，第3.2节，作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 3.2 数据特征分析 对数据进行质量分析以后，接下来可通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。 3.2.1 分布分析 分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型。对于定量数据，欲了解其分布形式是对称的还是非对称的.....
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