转载:https://github.com/LearningFromBest/CMB-credit-card-department-prediction-of-purchasing-behavior-in-consumer-finance-scenario/blob/master/stacking.py from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin, RegressorMixin, clone from sklearn.mode…

当你的深度学习模型变得很多时,选一个确定的模型也是一个头痛的问题.或者你可以把他们都用起来,就进行模型融合.我主要使用stacking和blend方法.先把代码贴出来,大家可以看一下. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve SEED = 222 np.random.seed(SEED) from sklearn.mod…

一般提升模型效果从两个大的方面入手 数据层面:数据增强.特征工程等 模型层面:调参,模型融合 模型融合:通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能.这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用, 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键.而融合模型往往又可以从模型结果,模型自身,样本集等不同的角度进行融合. 模型融合是后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式: 加权融合(投票.平均) 硬投票 软投票 boosting/bagging(集成学习) stacking/blending 本文主要介绍sta…

在前两篇文章介绍路由的时候,我们了解到gin可用通过类似DefaultQuery或DefaultPostForm等方法获取到前端提交过来的参数.参数不多的情况下也很好用,但是想想看,如果接口有很多个参数的时候再用这种方法就要调用很多次获取参数的方法,本文将介绍一种新的接收参数的方法来解决这个问题:模型绑定. gin中的模型绑定可以理解为:把请求的参数映射为一个具体的类型.gin支持JSON,XML,YAML和表单参数等多种参数格式,只需要在对应的字段上声明标签. 绑定表单或者查询字符串 type…

Gin除了模型绑定还提供了模型验证功能.你可以给字段指定特定的规则标签,如果一个字段用binding:"required"标签修饰,在绑定时该字段的值为空,那么将返回一个错误.开发web api的时候大部分参数都是需要验证的,比如email参数要验证是否是邮箱格式.phone参数要验证是否是手机号格式等等,使用模型验证方法可以将验证过程隔离在业务之外. 内置的验证标签 Gin通过集成go-playground/validator提供模型验证功能,并提供了很多常用验证规则可以满足我们大部…

基于Axis1.4的webservice接口开发(接口调用) 一.webservice接口代码参考上一篇博客: http://www.cnblogs.com/zhukunqiang/p/7125668.html 二.代码部分 1.新建Web Project工程,取名为axiswebserviceClint,并导入Axis1.4所需jar包(将jar包粘贴到lib目录). 2.新建webservice接口调用类: package com.no8.clint; import java.net.URL…

基于Axis1.4的webservice接口开发(代码开发) 一.开发环境: 我的开发环境是MyEclipse 2015+Apache-Tomcat-8.0.21. 二.代码开发: 1.新建一个Web Project工程,并导入jar包(Axis1.4的环境搭建在上一篇博客http://www.cnblogs.com/zhukunqiang/p/7124977.html中有介绍): 1.在com.ll.server包下新建java类,工程结构目录如下: 2.java代码如下(由于该项目用于测试,…

基于Axis1.4的webservice接口开发(环境搭建) 一.环境搭建: 1.搜索关键字“Axis1.4”下载Axis1.4相关的jar包. 下载地址:http://download.csdn.net/detail/bestcxx/9611310 2.解压下载的压缩包,放到你办公的软件的安装目录下. 我一般办公软件安装路径在D:\office path目录下,所以就以D:\office path为例: 3.配置环境变量: AXIS_HOME D:\office path\axis-1_4 A…

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.…

原文:基于Asterisk的VoIP开发指南--Asterisk 模块编写指南(1) 1 开源项目概述 Asterisk是一个开源的软件包,通常运行在Linux操作系统平台上.Asterisk可以用三种协议来实现VoIP,同时可以与目前电话使用的标准硬件进行交互通信,Asterisk在实现VoIP时,不需要任何附加硬件,本文所采用的也是这种使用方式.但是,如果企业没有与VoIP语音网关运营商建立合作关系,想要自己构建这样的一个平台,那么要和数字电话设备与模拟电话设备进行交互通信,Asterisk…