更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0) N_1 = np.sum(Yvar==1) N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape) N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下

一.变量分箱 变量分箱常见于逻辑回归评分卡的制作中,在入模前,需要对原始变量值通过分箱映射成woe值.举例来说,如"年龄"这一变量,我们需要找到合适的切分点,将连续的年龄打散到不同的"箱"中,并按年龄落入的"箱"对变量进行编码. 关于变量分箱的作用,相关资料中的解释有很多,我认为变量分箱最主要有三个作用: 归一化:分箱且woe编码映射后的变量,可以将变量归一到近似尺度上: 引入非线性:对于逻辑回归这类线性模型,引入变量分箱可以增强模型的拟合能力:

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accuracies =============% Optional Exercise:% In this part, you will get to try different values of lambda and % see how regularization affects the decisio

[20171227]表的FULL_HASH_VALUE值的计算.txt --//sql_id的计算是使用MD5算法进行哈希,生成一个128位的Hash Value,其中低32位作为HASH VALUE显示,SQL_ID则取了后64位.--//实际上sql_id使用32进制表示,hash_value使用10进制表示. --//我在链接提到http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2142512/内容:--//如果使用md5sum计算的结果,按照4位一组,大小头对

git commit -a -m "DM 1.获取aliOssSTS值,计算签名,实现视频PUT/POST2种上传方式上传:" 微信小程序的视频上传

SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 100; const int X = 3; long long f[1005]; void init() { f[0] = 1; for(int i = 1;i < MAXN; i++) { f[i] = f[i-1]*X; } } int hash(string num) { int ans = 0; for (int i = 0; i < num.len

子元素会继承父元素的某些css属性 通常跟字体相关的属性都能被继承,具体的可以在mdn里查询是否是可继承属性 属性值的计算过程(渲染过程) 按照页面文档的树形目录结构进行依次渲染 前提条件:渲染的元素的所有CSS属性必须有值 一个元素从所有属性都没有值到所有属性都有值,这个计算过程,叫做属性值计算过程 (以下四步,每一步可能会确定一些属性值,没有确定的,继续下一步确定) ①确定声明值:参考样式表中没有冲突的声明,作为CSS属性值(比如作者样式表中没有,浏览器默认有值,则使用浏览器的) ②层叠冲突

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.

首先,是关键词的选取: 好吧这个我这模型实在是太简单了,但还是讲一讲比较好呢... 我们现在手头有的是一堆百度百科词条w的DF(w, c)值,c是整个百科词条...原因是...方便嘛~(而且人家现成的只有介个了啦~) 我们发现有830W+的词条数目,都存下来显然是不理智.不科学.不魔法的.所以选取一部分作为关键词. 如何选取关键词呢?我选择了DF值在[100, 5000]之间的词.虽然也很不理智.不科学.不魔法,但是比直接存下来理智.科学.魔法多了,恩! 于是就全读进来,然后找到需要的词语,顺便

bt种子的hansh值计算,近期忽然对bt种子感兴趣了(原因勿问) 1. bt种子(概念) bt 是一个分布式文件分发协议,每一个文件下载者在下载的同一时候向其他下载者不断的上传已经下载的数据,这样保证下载越快,上传越快,从而实现告诉下载 2. bt 怎样实现下载同一时候上传文件 这个须要从文件本身说起,bt文件包括了两部分信息,一部分是Tracker信息,一部分是文件信息,tracker信息主要是记录下载过程中须要的trackerserver地址和针对trackerserver的设置,文件信息

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究.工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C.Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可

强化学习基础: 注: 在强化学习中  奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================

flex-shrink为弹性盒模型中,当弹性项不断行,并且所有弹性项的宽度只和大于弹性盒模型的可分配空间时,弹性项的收缩程度. 找到英文资料对flex-shrink的定义描述: flex-shrink规定了弹性收缩系数.当分配负可用空间时,弹性收缩系数决定了弹性项相对于弹性容器中的其他弹性项的收缩程度.当省略时,默认设置为1. 注意:当分配负可用空间时,弹性收缩系数乘以弹性项基本尺寸.这使得分配负空间与弹性项收缩的程度成比例,如此以来,在大的弹性项有明显的减少前,小的弹性项不会收缩到0. W3C

论文 Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. " Mutual information neural estimation ."  International Conference on Machine Learning . 2018. 利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计,上述论文提出了Mutual Information Neural Estimator (MINE).NN在维度和样本量上都是线性可伸缩的,MI的计算可以通

最近业余时间在学习Python,这是那天坐地铁时突发奇想,想看看我这一个月的地铁费共多少钱,所以简单的构思了下思路,就直接开写了,没想到用Python来实现还挺简单的. 设计思路: 每次乘车正常消费7元,每天乘车2次,每月工作日乘车22天. 每月乘车总金额超过100元,下次乘车票价的8折 每月乘车总金额超过150元,下次乘车票价的5折 每月乘车总金额超过400元,下次乘车不打折 代码: # _*_coding=utf-8 _*_ __author__ = 'Xue' ''' 计算北京地铁每月乘车

与LED串联的电阻被用于控制该LED导通时的电流量.为了计算电阻值,你需要知道输入电源电压(Vs,一般为5V),LED的正向电压(Vf)和你需要流过LED的电源(/)的数值. 其电阻欧姆值的计算公式(称为欧姆定律)为: R = (Vs - Vf) / I 例如,用5V的输入电源电压和15mA电流来驱动正向电压为1.8V的LED会使用以下值: Vs = 5V(5V Arduino板), Vf = 1.8V(LED的正向电压), I = 0.015A(1毫安[mA]是千分之一安培[A],所以15mA