一个人的人生

本文总结了机器学习的常见评估指标与调优方法。分类问题主要采用混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线、AUC值和KS曲线等指标；回归问题常用MAE、MSE、RMSE、R²等指标，并分析了各指标的适用场景。此外，介绍了K折交叉验证和GridSearch网格搜索两种参数调优方法，前者通过数据切分提升模型可信度，后者通过穷举搜索寻找最优超参数组合。这些指标和方法的选择需结合实际业务需求和模型特点。

摘要：本文介绍了两种无监督聚类算法——K-Means和DBSCAN。K-Means通过迭代优化质心实现球形簇划分，需预先指定簇数，对噪声敏感。DBSCAN基于密度识别任意形状簇，能自动处理噪声，但需设置邻域半径和最小点数。实验对比显示：K-Means适合凸数据集，计算高效；DBSCAN适用于非凸分布，能识别噪声点。文章通过Python代码演示了两种算法在合成数据上的应用效果，并对比了它们在聚类形状、噪声处理、参数需求等方面的特性差异。

LightGBM是一种高效的梯度提升决策树框架，相比XGBoost具有更快的训练速度和更低的内存消耗。它采用直方图算法、按叶子生长策略等技术优化，特别适合大规模数据和高维特征场景。本文通过一个客户违约预测案例，展示了LightGBM的实际应用流程：从数据预处理、特征工程到模型构建、评估和调优，最后部署应用。案例中重点演示了分类模型的实现、特征重要性分析以及参数调优方法，为处理类似预测问题提供了完整参考。

本文系统介绍了Boosting集成学习方法，重点分析了AdaBoost、GBDT、XGBoost和LightGBM等算法的核心思想与特点。通过对比Bagging与Boosting的技术差异，指出Boosting算法通过迭代优化和样本权重调整，能构建高精度模型但易过拟合。文章详细解析了XGBoost相对GBDT的改进，包括二阶泰勒展开、正则化等优化，并提供了信用卡评分实战案例，展示数据预处理、模型训练评估、特征重要性分析等完整流程。结果表明，XGBoost在信用评分预测中表现优异，同时强调了模型调优和过拟合控

摘要： 集成学习通过组合多个模型提升预测性能，主要分为Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、XGBoost）两类算法。随机森林作为Bagging代表，通过数据/特征随机抽样构建多棵决策树，以投票或平均方式输出结果，兼具分类与回归功能。其核心参数包括树数量（n_estimators）、随机种子（random_state）和树深度（max_depth）等，需调参平衡性能与过拟合。以鸢尾花数据集为例，随机森林分类器通过SKlearn实现，展示高准确率与稳定性的特点，适用于复杂数据预测

决策树是一种基于特征分割的监督学习算法，通过递归分割数据空间构建预测模型。文章首先介绍了决策树的基本原理，包括信息熵的概念和计算方式，以及如何利用信息增益来选择最优划分特征。接着详细阐述了三种主要决策树算法（ID3、C4.5和CART）的特点和实现方法，其中CART算法支持分类和回归任务。最后通过银行信用风险评估案例，展示了数据预处理、模型构建、评估和调优的完整流程，包括特征重要性分析和决策树可视化。文章强调决策树的直观性和可解释性，同时指出需要通过参数调优和剪枝来防止过拟合。

K近邻算法（KNN）是一种基于实例的机器学习方法，其核心思想是"物以类聚"。在分类问题中，通过多数投票原则确定新样本类别；在回归问题中，通过取K个最近邻的平均值预测目标值。算法实现包含三个关键要素：K值选择、距离度量和决策规则。本文详细介绍了KNN在分类（如乳腺癌预测）和回归（如波士顿房价预测）任务中的应用流程，包括数据加载、切分、特征标准化、模型训练与评估，并展示了如何保存和加载模型。评估指标方面，分类任务使用准确率，回归任务则采用MAE、MSE和RMSE。

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​ 在进行数据挖掘中，原始海量的数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以对首先对数据进行清洗就显得尤为重要，在数据清洗完成后，后续伴随着数据集成、转换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的60%。

机器学习。

​判别模型是对数据输出做判别的模型，多用于监督学习，尤其适合。继续编辑。

是指三维数据的一种重要表达方式，通过激光雷达等传感器，能够采集到各类障碍物以及其位置坐标，而标注员则需要将这些密集的点云分类，并标注上不同属性，常应用于。数据标准是通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音 、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。、语义分割、实例分割、 目标检测、图像分类、关键点、线段标注、文字识别转写、点云标注、属性判断等。负责对文本、图像、语音、视频等标注数据进行归来、整理、编辑、标记和批注。是对事物属性进行标签，属性标注包括：文本类别、新闻、娱乐等。

从协同过滤的分类来说，ALS（Alternating Least Squares，交替最小二乘）算法属于User-Item CF，也叫做混合CF，它同时考虑了User和Item两个方面。用户和物品的关系，可以抽象为如下的三元组：。其中，Rating是用户对商品的评分，表征用户对该商品的喜好程度。ALS算法是基于模型的推荐算法，，评估出缺失项的值，以此来得到一个基本的训练模型，然后依照此模型可以针对新的用户和物品数据进行评估。

本文主要探讨如何利用用户打标签的行为为其推荐物品，UGC标签系统受到越来越多的关注，标签既能反映用户的兴趣又能描述物品的本身特征。

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为什么新闻推荐使用UserCF算法，而购物网站使用ItemCF算法？

spark提交Kind=Job类型的任务，首先需要申请具有Job任务提交权限的rbac，然后编写对应的yaml文件，通过spark-submit命令提交任务到集群执行。

-server##JVM configurationHeap size-Xms16G-Xmx16G-XX: SurvivorRatio=4GC configuration#禁用CMS，使用U1禁止使用Xmn,U1会自动扩展分配-XX+UseG1GC-XX:G1RSetUpdatingPauseTimePercent=5-XX.MaxGCPauseMillis=500-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=80-XX:ParallelGCThreads=1

The Apache Hive ™ 数据仓库软件使用SQL，方便读取、写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。结构可以投影到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。我们都知道，Hive作为数据仓库工具，传统文件数据处理大都是搭配Hadoop使用。此处将描述如何搭配Alluxio内存加速使用，让你的批处理任务速度飞起来。本节将使用apache-hive-3.1.2与alluxio2.3|2.4结合，验证数仓功能使用。1.Hive部署1.1.前期准备先下载Hi