<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[u010108512的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; u010108512]]></copyright><item><title><![CDATA[【无标题】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/142170403</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/142170403</guid><author>u010108512</author><pubDate>Thu, 12 Sep 2024 11:17:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[建成后，项目整体符合节能环保要求，将采用绿色能源和智能管理系统，减少能耗。本项目旨在建设一座集购物、办公、餐饮、娱乐于一体的大型商业综合体，以提升区域商业活力，满足市场需求，促进当地经济发展。项目将由XX建筑公司作为总承包商，设计单位为XX设计院，施工单位为XX建筑工程公司，监理单位为XX监理公司。尽管面临一定的市场和资金风险，但通过合理的规划和风险控制措施，项目预期收益较高，建议尽快推进实施。相比之下，本项目将采用现代化设计和智能管理系统，提高用户体验，预计将占领30%的市场份额。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ACF PACF ETS ARIMA]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/127756101</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/127756101</guid><author>u010108512</author><pubDate>Tue, 08 Nov 2022 19:46:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[ACF:**加粗样式**]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测TASK01]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/114880057</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/114880057</guid><author>u010108512</author><pubDate>Tue, 16 Mar 2021 18:58:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、赛题理解
赛题以心电图心跳信号数据为背景，要求根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题。
2、赛题数据
数据来自某平台心电图数据记录，总数据量超过20万，主要为1列心跳信号序列数据，其中每个样本的信号序列采样频次一致，长度相等。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取10万条作为训练集，2万条作为测试集A，2万条作为测试集B，同时会对心跳信号类别（label）信息进行脱敏。
给出的数据格式如下：

train.csv
id： ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DataWhale 零基础入门金融风控教程 2020-09-15]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/108608338</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/108608338</guid><author>u010108512</author><pubDate>Tue, 15 Sep 2020 20:18:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[任务介绍
整体学习内容
本次组队学习的内容为：数据挖掘实践（金融风控），该内容来自 Datawhale与天池联合发起的 零基础入门数据挖掘 - 贷款违约预测 学习赛的第一场。
项目地址为:参考链接
整体赛题要求
比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，预测金融风险。
赛题以预测金融风险为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取80万条作为训练集，20万条作为测试集A，20万条作为测试]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AUC和ROC]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/99655234</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/99655234</guid><author>u010108512</author><pubDate>Thu, 15 Aug 2019 20:29:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://blog.youkuaiyun.com/songyunli1111/article/details/82285266
课程234


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[spark windows环境搭建]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/91393115</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/91393115</guid><author>u010108512</author><pubDate>Mon, 10 Jun 2019 19:05:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、官网下载安装包或者编译包：

https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-2.4.3/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz

2、解压到安装目录-自定义目录，配置环境变量
3、安装java和scala；
4、运行安装目录下的spark-shell：这个入口是scala；
5、安装idea；
6、配置idea开发环境：...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop MapReduce工作流程（无Yarn模式）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89602838</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89602838</guid><author>u010108512</author><pubDate>Sat, 27 Apr 2019 15:58:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://blog.youkuaiyun.com/Athenaer/article/details/8203990

1、整体流程

整体流程如下：
1、运行mapred程序；
2、本次运行将生成一个Job，于是JobClient向JobTracker申请一个JobID以标识这个Job；
3、JobClient将Job所需要的资源提交到HDFS中一个以JobID命名的目录中。这些资源包括JAR包、配置...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hadoop本地安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89527387</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89527387</guid><author>u010108512</author><pubDate>Thu, 25 Apr 2019 22:07:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、获取hadoop版本包，解压到本地目录（和java安装在一个盘符）
2、下载window下的bin目录文件：https://github.com/steveloughran/winutils
解压后将bin目录下的文件，覆盖hadoop安装目录的bin目录；
3、配置hadoop文件（同在linux环境下配置相似，可参考&gt;https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[idea构建可执行jar包]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89472751</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89472751</guid><author>u010108512</author><pubDate>Tue, 23 Apr 2019 14:56:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、设置Artifacts
files-&gt;Project Structure-&gt;Artifacts

选中Artifacts，后点“+”号，在弹出的下拉框选JAR，后选Empty；
如果需要构建可执行的jar，在添加Empty Artifacts时：

点击红色选中按钮，这样会生成Manifest文件，后续配置jar包的主类，不需要在调用jar包是指定主类。
点击后生成：

填写主类的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[虚拟机搭建的CenOS配置网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89416693</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89416693</guid><author>u010108512</author><pubDate>Sat, 20 Apr 2019 14:03:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文编写的原因：
采用的VMware搭建的centos7虚拟机网络配置，重启网络时发现一只找不到对应的网卡，原因是初始配置网络时里没有ifcfg-eth0只有 ifcfg-ens33(没有Eth0网卡)，最初时拷贝的ens33文件直接配置的，但是没有对应的网卡，所以重启网络失败。
在CentOS 5的时候，我们习惯了eth0 这样的网络设备命名，在CentOS 6下，发现网络设备变成了em1 这样...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch基础-第三课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89195366</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89195366</guid><author>u010108512</author><pubDate>Wed, 10 Apr 2019 21:24:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、pytorch nn实现逻辑回归
逻辑回归原理：

https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/88957864

import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable  # 导入Variable函数进行自动求导，有了Variable PyTorch才能实...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch基础-第二课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89108804</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89108804</guid><author>u010108512</author><pubDate>Mon, 08 Apr 2019 21:18:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、采用numpy实现梯度下降
import numpy as np

x_data = np.array([1,2,3])#训练数据
y_data = np.array([2,8,6])#训练数据
lr = 0.1 #学习率
w = 0 #初始权重
cost = [] #每次迭代的损失

for i in range(10):
    y_predict = x_data * w
    los...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch基础-第一课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89061903</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/89061903</guid><author>u010108512</author><pubDate>Sat, 06 Apr 2019 23:15:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文大量参考了：

https://www.jianshu.com/p/51d8b353b435

1 PyTorch简介
PyTorch是Torch7团队开发的。Torch是一个开源科学计算框架，可以追溯到2002年纽约大学的项目。Torch的核心在于在构建深度神经网络及其优化和训练，为图像，语音，视频处理以及大规模机器学习问题提供快速高效的计算方案。为了追求更高的速度，灵活性和可扩展性，Tor...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基础算法梳理：3-决策树梳理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/88998589</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/88998589</guid><author>u010108512</author><pubDate>Wed, 03 Apr 2019 16:26:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、信息论基础；
2、决策树原理及应用场景；
3、决策树防止过拟合手段；
4、sklearn参数详解；
1、信息论基础

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基础算法梳理：2-逻辑回归梳理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/88957864</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/88957864</guid><author>u010108512</author><pubDate>Mon, 01 Apr 2019 21:30:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、逻辑回归与线性回归的联系与区别
2、 逻辑回归的原理
3、逻辑回归损失函数推导及优化
4、 正则化与模型评估指标
5、逻辑回归的优缺点
6、样本不均衡问题解决办法
7. sklearn参数

1 标题线性回归与逻辑回归的区别与联系
1）线性回归要求变量服从正态分布，logistic回归对变量分布没有要求。
2）线性回归要求因变量是连续性数值变量，而logistic回归要求因变量是分类型变量。
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基础算法梳理：1-线性回归梳理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/88899159</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010108512/article/details/88899159</guid><author>u010108512</author><pubDate>Sat, 30 Mar 2019 17:25:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[监督学习：
监督学习主要有分类和回归两种，给定的训练样本都是有标记的，通过有标记的训练样本得到一个最优模型。通过这个最优的模型，我们可以对没有标记的数据进行分类、预测等。
无监督学习
相对于监督学习，给定的数据都是没有标记的，通过算法得到数据间的相似性、关联性来判断数据是否属于一个类别，主要的无监督学习为聚类算法。

...]]></description><category></category></item></channel></rss>