Boosting和Bagging: 如何开发一个鲁棒的机器学习算法

导读
机器学习和数据科学需要的不仅仅是将数据放入python库中并利用得到的结果。数据科学家需要真正理解数据和数据背后的过程,才能实现一个成功的系统。这篇文章从Bootstraping开始介绍,让你听懂什么是Boosting,什么是Bagging。
机器学习和数据科学需要的不仅仅是将数据放入python库中并利用得到的结果。
数据科学家需要真正理解数据和数据背后的过程,才能实现一个成功的系统。

敏捷开发助力机器学习的五个方面

【51CTO.com快译】作为一种框架和方法,敏捷开发(Agile)如今已经成为了软件开发核心领域最为流行的模式之一。通过将交互性和参与度融入到开发的过程中,敏捷方法已证明能够跨参数式地提供更高的效率。这让开发团队在面对复杂挑战、并寻求创新方案的同时,提高了整体效率和交付质量。
现如今,业界正在越来越多地通过使用敏捷方法,来进行机器学习类项目的开发。他们倾向于通过将重点从常规的功能开发与测试

Flask教程:Flask 扩展开发

Flask Extension Registry 。剖析扩展¶所有的扩展都位于一个叫做 flask_somethingsimplexmlflask_simplexml 。setup.pyFlask 设立了一个叫做 flask.extflask_somethingflask.ext.something扩展导入的过渡 。应用工厂最重要的是,扩展必须与一个 setup.py“Hello Flaskext

零基础学Python:集成开发环境(IDE)

安装好Python之后,就已经可以进行开发了。按照惯例,第一行代码总是:Hello World值得纪念的时刻:Hello world不管你使用的是什么操作系统,肯定能够找到一个地方,运行Python,进入到交互模式。像下面一样:在>>>后面输入print “Hello, World”,并按回车。这就是见证奇迹的时刻。如果你从来不懂编程,从这一刻起,就跨入了程序员行列;如果已经是程