《顺丰机器学习》专题

主要内容：决策树和随机森林,算法应用及其实现,总结随机森林（Random Forest，简称RF）是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单位是决策树模型，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。我们知道，集成学习的实现方法主要分为两大类，即 Bagging 和 boosting 算法，随机森林就是通过【Bagging 算法+决策树算法】实现的。前面已经学习过决策树算法，因此随机森林算法

本文向大家介绍Android 事件触发机制的深入学习，包括了Android 事件触发机制的深入学习的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下  Android 事件触发机制的深入学习 最近在研究android的事件触发和传播机制，说来很惭愧，web下的事件太熟悉不过了，可在android中却很郁闷，常用的触摸事件都糊里糊涂的，在网上看了半天，也整理一份，供大家参考： 监控触摸事件，主要是实现OnGe

计算机科学是个新领域，不过它几乎已经触及人类工作的每个方面。计算机、信息系统、文本编辑器、电子表格的普及，以及使得计算机更便于使用、人们生产效率的精彩应用程序的激增，都显示出计算机科学对社会的影响。该领域有个重要的部分，涉及如何让程序设计更容易以及让软件更可靠。不过从根本上讲，计算机科学是一门抽象的科学，它为人们思考问题以及找到适当的机械化技术解决问题而建立模型。 其他科学是顺其自然地研究宇宙。例

我有一个在SVM上训练的模型，数据集作为CSV，作为blob存储中的blob上传。如何更新CSV以及如何使用更改来触发重新训练ML模型的管道。

我是ML世界的新手，当阅读关于用训练数据构建模型并最终测试数据以适应要求时，直到这一点我都能够理解，我的问题是一旦测试模型就准备好了 生产部署后是否需要训练/重新训练模型？ 如果是这样，做法是什么？ 有没有办法持久化假设，以便模型可以使用持久化的结果进行预测？ 每天、每周或每月重新训练模型是好的做法吗？ 假设spark MLib用于构建模型 让我补充更多细节。当我训练模型时，为了论证，它会在预生产

本文向大家介绍Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法，包括了Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、工具准备，python环境，pycharm 2、在机器

左侧CSV文件有五列列有几个应用程序类型，用

当我用Theano或Tensorflow训练我的神经网络时，它们会每历元报告一个叫做“损失”的变量。 我该如何解释这个变量呢？更高的损耗是更好还是更差，或者这对我的神经网络的最终性能（准确性）意味着什么？

我正在尝试从 Azure 机器学习工作室内部连接到 Azure SQL 数据库。根据 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.datastore.datastore?view=azure-ml-py，建议的模式似乎是使用Datastore.register_azure_sql_database方法创

问题内容： 有没有什么方法可以模拟Collections.shuffle的行为，而比较器不容易受到排序算法实现的影响，从而确保结果安全？ 我的意思是不违反可比合同等。 问题答案： 不打破合同就不可能实现真正的“改组比较器”。合同的一个基本方面是，结果是可 重现的， 因此必须确定特定实例的顺序。 当然，您可以使用混洗操作预先初始化该固定顺序，并创建一个比较器来精确地建立此顺序。例如 虽然没有意义。显

是否有任何方法可以模拟Collections.shuffle的行为，而比较器不容易受到排序算法实现的影响，以确保结果安全？ 我的意思是不违反类似的合同等..

问题内容： 我想知道Python内置结构的元素排序是否不足够“随机”。例如，采用集合的迭代器，是否可以将其视为其元素的混合视图？ （如果很重要，我将在Windows主机上运行Python 2.6.5。） 问题答案： 不，这 不是 随机的。它是“任意排序”的，这意味着您不能依赖于它是随机的还是随机的。

本文向大家介绍Vue.js学习之过滤器详解，包括了Vue.js学习之过滤器详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 在这个教程中，我们将会通过几个例子，了解和学习VueJs的过滤器。阅读这这篇文中的前提是你对Vue已经有了基本的语法基础。 Vue.Js中的过滤器基础 过滤器是一个通过输入数据，能够及时对数据进行处理并返回一个数据结果的简单函数。Vue有很多很便利的过滤器，可以参考官方文档

一面 简历面，如果过往实习项目由机器学习等，比较关心其中数据预处理和特征处理，没有问coding和模型延伸问题（八股） 二面 对于项目中涉及的某个优化算法特别感兴趣，深挖概念、流程、优点、公式等 （第一次也是目前唯一被问到这个细节，真的要对简历熟悉） 压力大的时候喜欢干什么 hr面 为什么想来深圳 深圳还投了哪些公司 十一前发意向 总体觉得顺丰的问题难度很看分配到的面试官，和身边同学交流，有的就会

问题内容： 我有一个HashMap，每次我获得迭代器时，我都希望以不同的随机顺序迭代它们的键值对。从概念上讲，我想在调用迭代器之前对地图进行“混洗”（或者，如果需要，可以对迭代器进行“混洗”）。 我有两种选择： 1）使用LinkedHashMap的方法，并在内部保留条目列表，将其随机洗净，并在调用迭代器时返回该视图。 2）使用map.entrySet（），构造一个ArrayList并在其上使用sh