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lightgbm使用（七）特征工程2

参考这个文章，把相关的重要特征相乘作为一个新特征 2020招商银行fintech数据赛，线上0.78026，最终53名~~菜鸡分享 - 知乎 (zhihu.com) # 当月公司存款平均每日结余 * 当年公司需求存款平均每日结余 # 降效 # XX['level1']=XX['CUR_MON_COR_DPS_MON_DAY_AVG_BAL'] * XX['CUR_YEAR_COR

1058 选择题 (20 point(s))

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; struct Question{ int score, num, cor; set<char> copt; }; int main() { // 批改选择题指出错误人数最多题目 // 输入学生人数多选题个数 int n, m; vector<Question> qt; cin >> n >> m; // M行给出 //

R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19095 本文对R中的文本内容进行情感分析。此实现利用了各种现有的字典，此外，还可以创建自定义词典。自定义词典使用LASSO正则化作为一种统计方法来选择相关词语。最后，评估比较所有方法。介绍情感分析是自然语言处理（NLP），计算语言学和文本挖掘的

R语言实战——线性回归分析和相关矩阵可视化

多元回归分析多元回归分析预测法，是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。多元线性回归的适用条件：（1）自变量对应变量的变化具有显著影响。（2）自变量与

R语言结果输出到word-stargazer

前言关于R结果的导出，有不少的工具可以使用，包括：stargzer、R2word、Sweave R、Knitr、texreg等工具（来源于人大经济论坛讨论贴：如何将R运行结果自动保存？）此处仅介绍使用stargazer导出结果到word.使用的数据集为R自带的attitude数据集。查看数据集 head(attitude) #查

218. The Skyline Problem

城市的天际线是从远处观看该城市中所有建筑物形成的轮廓的外部轮廓。现在，假设您获得了城市风光照片（图A）上显示的所有建筑物的位置和高度，请编写一个程序以输出由这些建筑物形成的天际线（图B）。每个建筑物的几何信息用三元组 [Li，Ri，Hi] 表示，其中 Li 和 Ri 分别是第 i 座建筑物左右

【Python】协程

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。生成器如何进化成协程在了解协程之前，我们先回顾一下生成器，看看生成器的原理，下面是一段代码示例： def simple_coroutine():　# ❶ print('-> coroutine started') x = yield # ➋ print('-> coroutine received:', x) my_cor = simp

Ceph rgw COR测试

Ceph rgw COR测试目录Ceph rgw COR测试一、测试过程1、设置bucket类型为public-read 或者为public-reda-write的存储桶。2、向该存储桶上传文件。并查看对象的权限。3、打开浏览器，打开console,输入以下代码，进行访问测试4、设置CORS规则5、访问测试一、测试过程 1、设置bucket类

UOJ #88. 【集训队互测2015】Robot 李超线段树

李超线段树模板题，要同时维护最大值和最小值，然后求交点的时候注意 double 的转换 code: #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <cstdlib> #include <vector> #include <algorithm> #include <string> #define N 600007 #de

跟老齐学Python Django实战 2/n Second edition

#1 I deleted the whole virtual folder, creating a new one, and reinstall the Django package , but I still can't find "django-admin"; Installing collected packages: pytz, sqlparse, Django Successfully installed Django-2.2.12 pytz-2019.3 sql

八数码

Acwing845.八数码这种题有个特征就是状态图迅速判重原来3×3的矩阵需要\(9!×9!\)次检查，每个状态要和\(9!\)对比康托展开每个状态和康托的哈希函数进行判重时间复杂度： \[O(n!n!) →O(n!n^2) \]long int factory[] = {1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880} bool C

离散化

https://blog.csdn.net/qq_44786250/article/details/100056975 unique返回尾坐标解题思路要算某个区间的和，直接使用前缀和来做就可以了但是当这些区间的点中间很多个0的话，我们还是需要把他进行离散化就是把原来的坐标映射到另外一个坐标当中去首先我们把需要操作的坐标全部

交叉引用：Microsoft.NET标准异常和错误代码对照表

简介此表旨在帮助将Windows运行时应用程序错误代码交叉引用到Microsoft.NET标准异常，这些异常可以作为应用程序异常处理技术的一部分。对照表 .NET Exception (Namespace)HRESULT(s) - symbolicHRESULT(s) - rawAccessViolationExceptionE_POINTER0x80004003AmbiguousMatchExcept

信号处理之功率谱原理与python实现

目录功率谱简介功率谱、能量谱、幅值谱之间的关系功率谱python实现本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195 功率谱简介功率谱图又叫功率谱密度图功率谱是功率谱密度函数的简称，它定义为单

Atcoder AGC 012 B Splatter Painting 题解

题目大意给你 $n$ 个点 $m$ 条边的无向图，然后 $q$ 次操作，每次给出一组 $v_{i}$ , $d_{i}$ , $c_{i}$, 表示将以 $v_{i}$ 为中心点，距离不超过 $d_{i}$的节点染成 $c_{i}$ 的颜色解法因为有 $q_{}$ 次操作，所以很自然想到读入询问后逆过来染色，加上判断条件可减去很多不必要操作

19年牛客多校第十场记录

H 题意: 给出一个图,只可能为他给出五个图的同构,让判断是哪个图思路: 根据给出图的特点,求2度,3度,4度点的个数即可 #include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define FOR(i,l,r) for(int i=l;i<=r;++i) using namespace std; typedef pair<int,int> pii; const int N

【HDU4751】Divide Groups

题目大意：给定 N 个点和一些有向边，求是否能够将这个有向图的点分成两个集合，使得同一个集合内的任意两个点都有双向边联通。题解：反向思考，对于没有双向边的两个点一定不能在同一个集合中。因此，构建一个图，若两点之间有边，则表示这两个点不能在同一个集合中。进行二分图染色判定即可，若是

育种值表型值回归系数相关系数遗传力之间的关系

假定表型值由均值+育种值+残差 yi=μ+ai+ϵi y_i = \mu + a_i + \epsilon_iyi=μ+ai+ϵi 表型值 VS 育种值他们之间的相关系数 cor(y,a)=Cov(y,a)Var(y)∗Var(a) cor(y,a) = \frac{Cov(y,a)}{\sqrt{Var(y)*Var(a)}}cor(y,a)=Var(y)∗Var(a)Cov(y,a) 其中: Cov(y,a)

R语言回归分析及相关分析

#两样本问题t检验、方差齐次性检验、分布检验 #相关与回归分析 #例一某种元件的寿命X（小时），服从正态分布，N（mu,sigma2），其中mu,sigma2均未知，16只元件的寿命如下：问是否有理由认为元件的平均寿命大于225小时。 #分析：按题意，需检验 #H0： μ ≤ 225 H1: μ > 225 #此问题属于单边检验

K-D树简要解析

简述 K-D树的本质是一棵二叉查找树，但每一层划分的标准变为某一维度，以垂直于某一坐标轴的超平面将当前区域划分为两个区域但和二叉查找树不同的是K-D树每个节点储存了一个样本，简单理解为每个节点都代表插入的一个点构建考虑当前区域按第\(dim\)维划分，为了让树尽量平衡，将这个区域