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    突破最强算法模型,回归!!

    咱们先来第一期:突破最强算法模型 - 回归类!! 老规矩:大家伙如果觉得近期文章还不错!...大壮答:数据标准化和归一化是在回归算法中常用的预处理步骤,特别是在岭回归和LASSO等正则化算法中。 这些步骤旨在确保数据的尺度一致,有助于提高模型的性能和稳定性。...梯度下降优化算法: 对于基于梯度下降的优化算法,如岭回归和LASSO,尺度不一致可能导致算法收敛缓慢或不稳定。这是因为不同特征的梯度值可能差异很大,使得优化过程难以找到全局最优解。...使用基于距离的算法: 如果你的回归算法是基于距离的,如K最近邻(K-Nearest Neighbors),那么尺度不一致会导致距离计算的不准确性。在这种情况下,标准化或归一化是必要的。...使用梯度下降优化算法: 岭回归和LASSO等正则化算法通常使用梯度下降来最小化损失函数。在这种情况下,数据标准化或归一化有助于加速收敛过程,确保算法更快地找到最优解。 如何进行数据标准化或归一化?

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    突破最强算法模型,XGBoost !!

    XGBoost以其高效的性能和鲁棒性,成为许多数据科学竞赛和实际项目中的首选算法,极大提高模型准确性并降低过拟合风险。...今天把XGBoost方面6方面问题进行了汇总,有问题大家可以私信~ 数据准备问题 参数调优问题 防止过拟合和欠拟合问题 特征工程问题 理解模型输出问题 调参策略问题 咱们答读者问,这个是第 8 期:突破最强算法...大壮答:你好,一般情况下,在XGBoost中处理非数值型特征通常需要进行特征工程的处理,因为XGBoost是一种基于树模型的算法,只能处理数值型的特征。...XGBoost采用了梯度提升算法,通过迭代地训练一系列的决策树,并将它们组合起来形成一个强大的集成模型。 1.

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    试题 算法训练 简单加法(基本型)——(python)

    资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 问题描述   首先给出简单加法算式的定义:   如果有一个算式(i)+(i+1)+(i+2),(i>=0),在计算的过程中,没有任何一个数位出现了进位...,则称其为简单的加法算式。   ...例如:i=3时,3+4+5=12,有一个进位,因此3+4+5不是一个简单的加法算式;又如i=112时,112+113+114=339,没有在任意数位上产生进位,故112+113+114是一个简单的加法算式...问题:给定一个正整数n,问当i大于等于0且小于n时,有多少个算式(i)+(i+1)+(i+2)是简单加法算式。其中n<10000。...输入格式   一个整数,表示n 输出格式   一个整数,表示简单加法算式的个数 样例输入 4 样例输出 3 提交代码 n = int(input()) result = 0 for i in range

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