几种常见的数学分布 #数学 1. 什么是数学期望   举个例子：某城市有 10 万个家庭，没有孩子的家庭有 1000 个，有一个孩子的家庭有 9 万个，有两个孩子的家庭有 6000 个，有 3 个孩子的家庭有 3000 个 (0 * 1000 + 1 * 90000 + 2 * 6000 + 3 * 3000) / 100000 = 1.11   数学期望 (mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和 0 * 0.01 + 1 * 0.9 + 2 * 0.06 + 3 * 0.03 = 1.11 2. 概率密度与累积分布   概率密度一般的写法是：P(X=a) = …，即 X 等于某个值 a 的可能性   累积分布一般的写法是：P(X<=a) = …，即 X 小于等于某个值 a 的所有可能性累加之和   这二者千万别弄混，否则就会被各种公式绕晕。下图是增量分布的概率密度图（橙色）和累积分布图（蓝色）。 3. 常见的分布 (1) 离散分布： 伯努利分布（零一分布，两点分布），二项分布，几何分布，泊松分布（Poisson 分布） (2) 连续分布： ...

调度工具 Airflow 1. 什么是 Airflow  Airflow 是 Airbnb 开源的 data pipeline 调度和监控工作流的平台，用于用来创建、监控和调整 data pipeline(ETL)。 2. 简单的定时任务 cron   假设我们想要定时调用一个程序，比如说：每天定时从 Web 抓数据，我们可以使用 cron。cron 是一个 Linux 下的后台服务，用来定期的执行一些任务，在/etc/crontab 中设置后即可，基本写法如下： 12# 分钟 小时 日 月 周 用户 命令 17 * * * * root date >> /tmp/time.log   它的意思是每个小时的第 18 分钟，将当前时间写入 log 文件，注意各值的取值范围（分钟 0 - 59，小时 0 - 23，天 1 - 31，月 1 - 12，星期 0 - 6，0 表示星期天）修改/etc/crontab 后，还需要用 $ sudo service cron restart 命令重启 crontab 任务，才能生效。 3. 为什么要用 Airflow   有了 cro ...

机器学习之 _ 逻辑回归 逻辑回归又称 logistic 回归，逻辑斯谛回归，是一种广义的线性回归分析模型。 1. Sigmod 函数  Sigmoid 函数也是神经网络中常用的函数，用于把 x 从负无穷到正无穷压缩到 y 从 0 到 1 之间。画出来就是一条 S 型曲线，如下图中的蓝色曲线：   它以 0 点为中心对称，公式如下：   当 x 值接近负无穷时，分母很大，S(x) 接近 0，当 x 接近正无穷时，分母接近 1，S(x) 接近 1，当 x 为 0 时，S(x) 为 1/2 在正中间。S 曲线的弯曲程度由 e 决定。它的导数是上图中的橙色曲线：   导数的意义是变化率，当 x 很大时或很小时，S’(x) 接近 0，而在 x 接近 0 时，S’(x) 值最大，即 S 曲线在 0 点处变化剧烈，它勾勒出了 y 在 0 与 1 之间模棱两可的区域。 2. 逻辑斯谛分布   必须满足逻辑斯谛分布，才能用逻辑回归。那么什么是逻辑斯谛分布？ 逻辑斯谛分布即增长分布，增长分布的分布函数是“增长函数”，公式如下：   可以看到，它把 (x-μ)/γ代入 Sigmoid 函数。其中μ ...

Xgboost 之增量学习 1. 说明 当我们的训练数据非常多，并且还在不断增加时，每次都用全量训练，数据过多，时间过长，此时就可以使用增量训练：用新增的数据微调校正模型。 2. 全量与增量的差异 在使用增量训练时，最关心的问题是：全量和增量的差别，从而确定增量训练的使用场景。 假设有 200 条数据，第一次训练 150 条，第二次训练 50 条，和直接用 200 条训练的差异在于：在第二次训练 50 条时，前 150 条数据已经不存在了，模型更拟合于后面的数据。如果我们定期增量训练，那么离当前时间越近的数据对模型影响越大，这也是我们想要的结果。但如果最后一批数据质量非常差，就可能覆盖之前的正确实例的训练结果，把模型带偏。 同理，如果我们按时间把数据分成几部分，然后按从早到晚的顺序多次训练模型，每个模型在上一个模型基础上训练，也间接地参加了后期实例的权重。 Xgboost 提供两种增量训练的方式，一种是在当前迭代树的基础上增加新树，原树不变；另一种是当前迭代树结构不变，重新计算叶节点权重，同时也可增加新树。 对于已存在的决策树，早期训练的实例决定了模型的结构（选择哪些特征及分裂点），后 ...

Xgboost 调试方法 1. 调试 test 目录下的测试用例   在测试程序后面加入以下代码，即可启动调试程序 12if __name__ == "__main__": unittest.main() 2. 显示树结构 1234import matplotlib.pyplot as plt fig,ax = plt.subplots()xgb.plot_tree(gbdt_03a, ax = ax, num_trees=0) # 显示模型中的第一棵树plt.show() 3. 打印详细调试信息   在 xgb 的 params 中设置： 12'silent': 0,'debug_verbose': 5 4. 修改源码   修改 c++ 源码后如果运行 c++ 程序，在 xgboost 目录下执行编译命令 make，重新生成二进制程序 xgboost，运行即可。   修改 c++ 源码后如果运行 Python 程序，需要将 xgboost/lib/libxgboost.so，复制到 python 对应的库目录下（如：/ ...

Python 的 Debug 工具 1. 命令行使用 pdb (1) 我们先写个简单的 python 程序 a.py 如下： 1234for i in range(0,3): print(i) print("@@@@") print("###") (2) 用 pdb 调试 1$ pdb a.py # 此后看到 > 提示符，即可以输入命令调试 2. 常用 pdb 命令 pdb 命令和 gdb 差不多，最常用的命令如下： 单步调试（进入函数）：s(tep) 单步调试（不进入函数）：n(ext) 继续往后执行，直到下个断点：c(ont(inue)) 运行到函数结束：r(eturn) 运行到当前循环结束：unt(il) 设置断点：b(reak) 文件名: 行号（或行号，或函数名） 显示当前调用关系：w(here) 显示当前代码段：l(ist) 显示变量：p(rint) 变量名 显示当前函数的参数：a(rgs) 显示帮助信息：h(elp) 退出：q(uit) 3. Notebook 使用 pdb (1) 单步调试   用 No ...

XGBoost_ 原理 1. 说明： 难了不会，会了不难，你明白了，觉得这还用说？不明白，跳步之后，似懂非懂。本篇是我对论文《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System》的阅读笔记，用大白话解释 xgboost 原理，学霸请跳过，懒得看公式的也请跳过。 2. 第一步：整体误差（重点：整体视角） 整体误差指的是 XGBoost 模型训练完成之后，将训练集中所有实例代入模型，用以下函数（总误差 L()）衡量模型的好坏： 左边是训练集所有实例的误差之和，i 指每个实例，y^是预测值，y 是实际值，而 l() 是衡量 y’与 y 差异的方法，比如 RMSE。左边比较好理解，就是说训练一个模型，最好能对于所有的实例都做出与真实值相似的预测。 右边是正则项，它的用途就是防止模型过拟合，比如说一个模型，一共 400 个实例，模型做了 400 个叶节点，与实例一一对应，它的泛化就很差，所以应该尽量简化模型，正则项在第四步详述。 3. 第二步：计算 t 棵树时的误差（重点：从第 t-1 棵到第 t 棵） 梯度下降决策树是由多棵树组成的模型。假设它由 t 棵树组成， ...

XGBoost_ 源码初探 ##１. 说明   本篇来读读 Xgboost 源码。其核心代码基本在 src 目录下，由 C++ 实现，40 几个 cc 文件，代码 11000 多行，虽然不算太多，但想把核心代码都读明白，也需要很长时间。我觉得阅读的目的主要是：了解基本原理，流程，核心代码的位置，修改从哪儿入手，而得以快速入门。因此，需要跟踪代码执行过程，同时查看在某一步骤其内部环境的取值情况。具体方法是：单步调试或在代码中加入一些打印信息，因此选择了安装编译源码的方式。 ##２. 下载编译   用参数 --recursive 可以下载它的支持包 rabit 和 cur，否则编不过 123$ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost$ cd xgboost$ make -j4 ##３. 运行   测试程序 demo 目录中有多分类，二分类，回归等各种示例，这里从二分类入手。 1234$ cd demo #运行一个测试程序 $ cd binary_classification$ ./runexp.sh # 可以通过修改cfg ...

知识图谱之 WordNet #自然语言处理 1. 说明   今天讨论的是自然语言中的知识抽取和知识表示，换言之，就是如何从大量的书籍文献中剥离出我们关心的所谓“知识”，并将起组织保存成简单可用的描述。   不同的知识类型需要采用不同的知识表示方式，温有奎教授总结了 10 种知识类型（具体见参考部分）。对于静态概念及概念之间关系用面向对象形式来表示，对命题型问题用一阶逻辑来表示，对于系统流程和实验流程等过程性知识用脚本表示法。   静态概念是思维最基本的组成单元（以下简称基元），无论是命题还是流程，都离不开基元。我们应该把基元看作一种语义，而非一个单词。因为很多单词不具唯一性，常有一词多义，和一义多词的问题。   再来看看基元之间的关系，比如：水果，苹果，红富士，它们可能指向同一物体，又可能不同；它们在一定程度上拥有共同属性，又拥有各自特征；基元相互之间又可能有类别的包含，近义，反义，整体与局部等各种关系……   中文中的单词至少有几万个，这还不包括简单词组成的短语，如果有一个命题是“苹果是圆的”，那么是否也需要同时加入“红富士是圆的”，如果这样描述属性，恐怕是举不胜举了。而人类一般可以 ...

特征工程之 _ 筛选 1. 说明   本文并非介绍某个成熟算法或者工具，只是个人的一点感悟，写得可能不正确，不全面，希望能给大家带来一些启发，也欢迎各位回复讨论。 2. 特征工程   大数据相关的工作可简要地归纳为：模型部分和数据部分，在模型部分，目前大家的做法主要是拿现成的模型来用，对其做内部修改或重写的很少，主要工作在选型和调参。   相对来说，对数据部分做的工作更多，在比赛中数据都是固定的，且很多时候数据已脱敏，特征工程能做的不太多，而真实场景中，往往能从复杂数据中提取更多信息，因此如期何提取以及筛选信息就变得尤为重要。 3. 筛选   筛选分为筛选实例和筛选特征，如果把整体数据看成一张表，就是删行或者删列。   在实际应用时，常遇到的一个难题是：怎么把人的经验和算法结合起来，特征工程是一个重要的入口，一方面我们可以用经验构造更多特征，另一方面，也可以通过经验选择合理的实例代入模型，以及分配权重。 4. 特征筛选 (1) 为什么筛选   对特征的筛选主要是去掉无关特征，无关特征一般有两种影响：在数据量大的情况下，影响训练速度，在数据量少的情况下，带来更多误差。像天池的汽车上牌赛和 ...