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Python全系列 教程

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全部开发者教程

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143_申请评分卡3031
29_Mysql
数据结构与算法
18_2_matplotlib
18_3_seaborn
01_Python入门
02_编程的基本概念
03_字符串
04_序列
05_控制语句
06_函数用法和底层分析
07_面向对象基础
08_面向对象进阶
09_异常机制
10_文件
11_模块
12_GUI编程（选学）
13_项目开发实例（选学）
14_pygame模块操作
15_坦克大战和pygame游戏开发
16_并发编程（线程、进程、协程）
17_网络编程
18_函数式编程
19_装饰器
20_生成器_迭代器_动态性
21_正则表达式
22_Python新特性汇总
23_源码深度剖析和内存管理
24_Linux入门与实战
25_统计学基础
26_Django初级
27_Tornado
28_tornado项目
30_Zookeeper
31_Hadoop 离线体系：Hive
32_Hadoop 分布式文件系统HDFS
33_MapReduce 原理和搭建
34_电商大数据
35_Git的使用
36_docker容器扩展
37_Redis
38_深度学习-认识深度学习_PyTorch入门
39_神经网络基础
40_卷积神经网络（CNN）
41_迁移学习
43_CNN目标检测
42_生成对抗网络_GAN
44_循环神经网络与NLP
45_PyEcharts
46_scrapy框架使用
47_爬虫基础
48_数据可视化Tableau
49_移动端爬虫
50_爬虫反反爬
51_办公自动化
52_算法与数据结构
53_数据可视化PowerBI
54_Flask视图基础和URL
55_Flask之Jinja2模版
56_Flask视图高级
57_Flask高级
58_机器学习预备知识
59_KNN与交叉检验
60_Flask数据库
61_线性回归与梯度下降法
62_逻辑回归与Softmax回归
63_多项式回归、过拟合、模型正则化
64_分类算法的评价
65_KMeans聚类与降维算法
66_决策树与集成学习
67_SVM与朴素贝叶斯算法
68_Kaggle竞赛
69_SPSS
70_HTML5
71_二手车价格预测
72_旅游景点票价预测
73_工资分类预测
74_广告点击转化率预测
75_文本分类-自然语言处理
76_音乐推荐系统
77_银行客户流失分析
78_申请评分卡
79_CSS3
80_JavaScript语言
81_基础知识
82_描述统计
83_抽样分布
84_参数估计
85_假设检验
86_方差分析
87_协方差与相关系数
88_非参数方法
89_线性回归
90_pyecharts
91_jQuery
92_ES6新特性
93_Django项目阶段-电商项目
94_numpy
95_Vue3
96_Linux操作系统概述与安装
97_Linux常用命令
98_python操作mysql
98_Linux用户权限和软件安装与管理
99_Django初级
100_Django中级
101_Django高级
102_SPSS
103_智能推荐系统
104_关联规则分析与Apriori算法
105_Gensim与LDA主题模型
106_Git
107_Flask百战电商后台项目
108_坦克大战
111_数据获取函数
109_量化交易概论
110_量化交易平台
112_量化选股
113_量化择时
114_量化策略的机器学习算法运用
115_量化交易策略的回测
116_量化交易策略的因子
117_量化交易策略实战
118_电商大数据购买行为分析项目
119_数据分析_数学知识
120_Anaconda环境搭建
121_Linux 环境编程基础
122_项目-音乐播放器
123_ShellScript脚本编程3014
127_Pandas基本使用3015
128_Python开发环境搭建
129_内存管理
130_Django项目3018
131_docker容器扩展
132_matplotlib
133_数据分析案例_案例2_电影数据分析3021
134_数据分析案例_案例3_机场延迟分析
135_数据分析案例_案例1_足球数据分析
136_二手车价格预测
137_旅游景点票价预测
138_工资分类预测
139_广告点击转化率预测
140_文本分类-自然语言处理
141_音乐推荐系统
142_银行客户流失分析

鸿蒙应用开发

C语言快速入门

JAVA全系列 教程

面向对象的程序设计语言

Python全系列 教程

Python3.x版本，未来主流的版本

人工智能 教程

顺势而为，AI创新未来

大厂算法 教程

算法，程序员自我提升必经之路

C++ 教程

一门通用计算机编程语言

微服务 教程

目前业界流行的框架组合

web前端全系列 教程

通向WEB技术世界的钥匙

大数据全系列 教程

站在云端操控万千数据

AIGC全能工具班
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White Night

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基线版本(Baseline version)

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什么是基线版本

  • 基线是软件文档或源码（或其它产出物）的一个稳定版本，它是进一步开发的基础.
  • 先快速建立一个简单的模型 然后在模型的基础上进行优化

基线版本的作用

  1. 确定性能基准：创建基线模型或分析基线数据集可以帮助你建立一个性能基准，即了解在没有任何特殊处理或优化的情况下，模型或分析的性能水平是什么样的。这有助于确保你的后续工作是在改进和优化方面取得进展。
  2. 评估问题难度：通过基线版本，你可以评估问题的难度。如果基线模型已经具有很高的性能，那么问题可能相对简单，可能不需要太多的复杂模型或特征工程。如果基线模型性能较差，问题可能更复杂，需要更深入的分析和建模。
  3. 确认数据质量：基线版本可以帮助你确认数据的质量。如果基线模型在合理的水平上表现不佳，那么可能需要检查数据是否存在问题，如缺失值、异常值或错误的标签。
  4. 指导特征工程：创建基线版本后，你可以评估不同特征工程技术的效果。通过比较基线模型与经过特征工程的模型性能，可以确定哪些特征对问题的解决有帮助，以及哪些可能不需要。
  5. 定义改进目标：基线版本可以帮助你设定改进目标。一旦你知道了基线模型的性能水平，你可以明确目标，即希望在哪些方面实现性能改进。

两个基线版本

本项目实现两个基线版本

  • 基于AD统计的版本
  • AD+LR（逻辑回归）版本

 

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