Python source code: gradient_boosting_regression.py from sklearn import ensemblefrom sklearn.metrics import mean_squared_error # Fit regression model params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 1, 'learning_rate': 0.01, 'loss'…

<码农周刊>已经累计发送了 38 期,我们将干货内容进行了精选.此为 Python 篇. <码农周刊>往期回顾:http://weekly.manong.io/issues/ 如何让 Python 代码运行得更快? 作者给出了 18 条 Python 代码性能优化小贴士,简单明了,拿来即用. http://infiniteloop.in/blog/quick-python-performance-optimization-part-i/ Python 学习资源列表 (kirang8…

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平…

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,所以越来越被广泛使用. 在DeepFM中,FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取:DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取. 具有以下特点: 结合了广度和深度模型的优点,联合训练FM模型和DNN模型,同时学习低阶特征组合和高阶特征组合. 端到端模型,无需特征工程. DeepFM 共享相同的…

上一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程Python篇(8) 第一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程(一) 与前面的工程相比,工程PythonTutorial7中除了四个文件PythonTutorial7.cpp, Tutorial7.cpp, Tutorial7.i, tutorial7.py 外,Tutorial6.cpp也被加入了此工程中.其中PythonTutorial7.cpp的内容基本和PythonTutorial6.cpp雷同,不再赘述.首先看一下Tutorial7.i的…

上一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程Python篇(7) 第一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程(一) 与前面的工程相似,工程PythonTutorial6中,同样加入了四个文件:PythonTutorial6.cpp, Tutorial6.cpp, Tutorial6.i, tutorial6.py.其中PythonTutorial6.cpp的内容基本和PythonTutorial5.cpp雷同,不再赘述.首先看一下Tutorial6.i的内容: #import "../../p…

上一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程Python篇(6) 第一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程(一) 与PythonTutorial4工程相似,工程PythonTutorial5中,同样加入了四个文件:PythonTutorial5.cpp, Tutorial5.cpp, Tutorial5.i, tutorial5.py.其中PythonTutorial5.cpp的内容基本和PythonTutorial4.cpp雷同,不再赘述.首先看一下Tutorial5.i的内容: #imp…

上一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程Python篇(5) 第一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程(一) 工程PythonTutorial4中加入了四个文件:PythonTutorial4.cpp, Tutorial4.cpp, Tutorial4.i, tutorial4.py.这个做法和以前不太一样,前几个工程中用.i文件生成的头文件时,类型的成员函数都是用内联的方式写在头文件中.实际上按C++的使用习惯来说只有简短的函数建议以内联方式实现,其余的函数一般写在另一个对应的.cpp…

上一篇在这  C++混合编程之idlcpp教程Python篇(4) 第一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程(一) 与前面的工程相似,工程PythonTutorial3中,同样加入了三个文件:PythonTutorial3.cpp, Tutorial3.i, tutorial3.py.其中PythonTutorial3.cpp的内容基本和PythonTutorial2.cpp雷同,不再赘述. 首先看一下Tutorial3.i的内容: namespace tutorial { struct P…

上一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程Python篇(3) 第一篇在这 C++混合编程之idlcpp教程(一) 与前面的工程相似,工程PythonTutorial2中,同样加入了三个文件 PythonTutorial2.cpp, Tutorial2.i, tutorial2.py.其中PythonTutorial2.cpp的内容基本和PythonTutorial1.cpp雷同,不再赘述.首先看一下Tutorial2.i的内容: namespace tutorial { struct Poi…