杨佳佳的博客

通过上述分析可以看出，XGBoost通过采用泰勒公式进行二阶展开，有效地将复杂的非线性优化问题简化为一系列局部最优解的选择过程。这种方法不仅提高了计算效率，还增强了模型泛化能力。此外，结合其他特性如正则化和支持并行计算，XGBoost成为了一个非常强大的工具，适用于各种规模的数据集和不同的应用场景。

梯度下降法的基本思想是沿着目标函数当前点的负梯度方向进行搜索，这是因为梯度指向了函数增长最快的方向，而其反方向则对应着函数减少最快的方向。2. **计算梯度**：对于给定的 \(\theta_t\)，计算梯度 \(\nabla J(\theta_t)\)。假设我们有一个可微分的目标函数 \(J(\theta)\)，其中 \(\theta\) 是我们要优化的参数向量。这种方法可以获得较为精确的梯度估计，但是当数据集很大时，每次迭代都需要较长的时间，并且可能需要大量的内存来存储所有样本。

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是一种集成学习方法，主要用于回归和分类任务。它的基本思想是通过迭代地构建一系列弱学习器（通常是决策树），并将这些弱学习器组合成一个强学习器。下面详细介绍GBDT的原理及其公式推导过程。

Softmax函数在机器学习特别是深度学习中是一个非常常见的组件。它被广泛应用于多分类问题中，特别是在神经网络的最后一层作为输出激活函数。Softmax函数的主要作用是将一组数值转换成概率分布，这样每个类别的输出都可以被解释为属于该类的概率。在深度学习出现之前，传统的机器学习方法就已经开始使用类似的逻辑回归（Logistic Regression）来解决二分类问题。但是当面对多分类问题时，简单的逻辑回归就显得力不从心了。

逻辑回归是一种基于 Sigmoid 函数的概率模型，用于解决分类问题。它通过最小化交叉熵损失函数来学习最优的权重向量和偏置项。通过梯度下降法不断更新模型参数，使得模型能够更好地拟合训练数据，并用于预测新数据的类别。

则更多地关注于查询表达式构建以及在查询语句中更自然地表示这种关联关系。来获取某个作者的所有书籍，而不再是默认的。在这个例子中，可以通过。更侧重于直接的反向关系查询，而。

本文重点关注python性能，先简单介绍下计算机系统和Python虚拟机，为后文做下铺垫；之后使用性能分析工具对Python代码进行性能分析并进行可视化展现，这之后讲述Python序列实现原理和对其的性能分析，更为深刻的了解Python；最后采取优化代码，并行和异步并发编程，Python集成C语言的方式进行性能优化。

针对uwsgi代理部署flask遇到的服务500问题

from celery.result import AsyncResultAsyncResult(task_id).revoke()

1.CGI(Common Gateway Inteface)通用网关接口，是外部应用程序与Web服务器之间的接口标准，用来规定一个程序该如何与web服务器程序之间通信从而可以让这个程序跑在web服务器上。2.fastcgifastcgi是Web服务器（ex:nginx）和语言解释器(ex:uWsgi)两者底层的通信协议的规范，是对CGI的开放的扩展。3.WSGI(Python...

1.__getattr__如果某个类定义了__getattr__，那么当该类的实例字典中找不到所要查询的属性时，便会调用该方法。class People: def __init__(self): self.name = 'John' def __getattr__(self, item): value = 'The value is % ...

SAML（Security Assertion Markup Language）是一个 XML 框架，也就是一组协议，可以用来传输安全声明。比如，两台远程机器之间要通讯，为了保证安全，我们可以采用加密等措施，也可以采用 SAML 来传输，传输的数据以 XML 形式，符合 SAML 规范，这样我们就可以不要求两台机器采用什么样的系统，只要求能理解 SAML 规范即可。其核心是: IDP和SP通过...

from bs4 import BeautifulSoupimport requestsreq = requests.get('http://www.iqiyi.com/')ret = req.content.decode('utf-8')# print(ret)# 使用BeautifulSoup解析HTML# soup = BeautifulSoup(ret, 'lxml')so...

numpy是python用于实现数据科学计算的数据包，以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学存储和处理大型矩阵。import numpy as npfrom numpy import pidata = np.arange(15).reshape(3, 5)# 返回矩阵的行和列数print(data.shape)# 数组的维度print(data.ndim)# 数组中元素对象的类型...

有时，我们会在一个包含多个重复元素的序列中，查找出现次数最多的元素。data = ['a', 'b', 'c', 'a', 't', 'p', 't', 'a', 'b', 'c', 'c', 'a', 't', 'p', 'l', 'm', 'n', 'b', 'd', 'l', 'l', 'm', 'n', 'b', 'd', 'l', 'd', 'l', 'l...

我们有时需要将多个字典合并成一个单独的映射结构，但不同的字典之间可能有相同的键，又不想将键覆盖掉，于是可以使用ChainMap类来实现。它在逻辑上将不同的字典合并为一个单独的映射结构。from pprint import pprintfrom collections import ChainMapa = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}b = {'y': 4, 'z': 5...

在进行浮点数计算时它们无法精确表达出所有的十进制小数位。a = 4.1b = 5.329print(a+b)9.428999999999998这些误差实际上是底层CPU的浮点运算单元和IEEE754浮点数算数标准的一种“特性”。python的浮点数类型保存的数据采用的是原始表示形式，因此使用float实例时就不能避免这样的误差。我们可以使用decimal模块避免这种操作(如果不介意牺牲下性...

如果子类继承自两个单独的超类，而那两个超类又继承自同一个公共基类，那么就构成了钻石继承体系。这种继承体系很像竖立的菱形，也称作菱形继承。class Base: def __init__(self, value): self.value = valueclass One(Base): def __init__(self, value): Base...

对于python而言，类的属性的可见度只有两种，public和private。类的私有属性便是在前面加上“__”标识符，而公共属性则不必。在类的外面访问私有属性会引发异常。class Base: def __init__(self, value): self.__value = valueb = Base(5)print(assert b.__value)Trac...

本人的代码是基于python3.6的。有时我们想在一个字典列表中，根据某一个或多个字典中的值来对该列表字典排序。通常有这样一个数据结构：rows = [ {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1}, {'fname': 'Dacid', 'lname': 'Bee', 'uid': 7}, {'fname': 'Jone',...

python在for循环语句中加入else语句，在这里else的作用和if...else...语句不一样，这里的作用是循环语句结束后执行else语句里的内容。for i in range(5): print(i)else: print('end')01234endtry语句是异常处理语句，往往会和except配合一起出现，意思是当try语句出现异常时会执行excep...

最近两年的工作都是和运维相关，有时运维人员也会写一些python程序，但基本上都没有遵循相应的代码规范，一向粗暴，能用就行，既不考虑可读性也不考虑可维护性，作为一个开发人员有时候看他们写代码就很不舒服，今天就谈谈python写代码时的一些规范。python的代码编写基本上都要遵循PEP8的风格。https://blog.youkuaiyun.com/ratsniper/article/details/7895...

元类是python比较高级的用法，简而言之，元类就是创建类的类。而type就是一个元类，是用来创建类对象的类。因此，要定义元类就要使其继承type类。通常情况下，开发者在使用OOP的方式编程时，往往会用到__init__方法，即构造函数。该方法会在类初始化时运行。但是我们可以将验证的时机提前，以至于提前到类创建之时，因此就会用到__new__方法。class Base(type)...

如果有一系列字典或对象实例，我们想根据某个特定字段来分组迭代数据。有一字典列表：rows = [ {'address': '北京朝阳区金台路', 'date': '07/01/2012'}, {'address': '北京朝阳区将台', 'date': '07/04/2012'}, {'address': '北京海淀区上地三街', 'date': '07/21/2012'}...