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文章目录 一、XGBoost算法二、Python代码和Sentosa_DSML社区版算法实现对比(一) 数据读入和统计分析(二)数据预处理(三)模型训练与评估(四)模型可视化 三、总结 一、XGBoost算法 关于集成学习中的XGBoost算法原理，已经进行了介绍与总结，相关内容可参考【…

全文链接：https://tecdat.cn/?p37784 非参数回归为经典（参数）回归方法提供了一种灵活的替代方法。与假定回归关系具有依赖于有限数量的未知参数的已知形式的传统（参数）方法不同，非参数回归模型尝试从数据样…

文：互联网江湖 作者：刘致呈 阿里出海业务，再有大动作。 9月23日，淘天内部战略升级，出海增长成为重要方向。 淘天出海战略升级，其实不令人意外。Shein、Temu在海外挣得盆满钵满，就连Tiktok也开…

一、CBV与FBV FBV（Function-Based Views） # views.py from django.shortcuts import HttpResponse from django.views.decorators.csrf import csrf_exemptcsrf_exempt def book_views(request):if request.method "GET":return HttpRespo…

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一：主题域 1.1 业务主题域1.2 分析主题域1.3 数据域二： 词根 2.2 业务词根三：对象数据规范 3.1 表规范 3.1.1 数据装载周期3.1.2 数据装载方式3.1.3 表命名规范3.2.1 分区字段3.2.2 其他通用字段3.3 指标规范 3.3.1 时间修饰词3.3.2 常用度量3.3.2 指标命名3.4 ETL命名规范

1.题目描述： 给你一个正整数数组 nums 。 元素和 是 nums 中的所有元素相加求和。数字和 是 nums 中每一个元素的每一数位（重复数位需多次求和）相加求和。 返回 元素和 与 数字和 的绝对差。 注意：两个整数 x 和 y 的绝对差定…