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  • 交叉驗(yàn)證

    1. 既有趣实撒、又有益的交叉驗(yàn)證 validate your machine learning in a better way通過測試、驗(yàn)證朦乏,進(jìn)而...

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    主成分分析

    1. 數(shù)據(jù)維度 PCA 主成分分析principle component analysisPCA是一套全面應(yīng)用于各類數(shù)據(jù)分析的分析方法,包括特征...

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    特征選擇

    1. 為何使用特征選擇? 特征選擇背后的概念:事情應(yīng)該力求簡單烫止,不過不能過于簡單需要尋求盡量少的特征,但是卻能真正把握數(shù)據(jù)的趨勢和模式你的機(jī)器學(xué)...

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    文本學(xué)習(xí)

    1. 學(xué)習(xí)文本時(shí)的維度 Learning from text很多線上數(shù)據(jù)都是文本數(shù)據(jù)戳稽,比如網(wǎng)頁馆蠕、郵件等 文本學(xué)習(xí)的基本問題與輸入特征相關(guān) 支持向...

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    特征縮放

    1.Chris 的 T 恤尺寸(直覺) 在某些類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,特征縮放是特征預(yù)處理的一項(xiàng)重要步驟 特征縮放的作用進(jìn)行特征縮放的必要性 2....

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    聚類

    1. 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 在大多數(shù)情況下惊奇,從現(xiàn)實(shí)世界獲取的數(shù)據(jù)并沒有標(biāo)記互躬,也就不能告訴你正確答案因此非監(jiān)督學(xué)習(xí)很重要 觀察上面的圖,可以認(rèn)為數(shù)據(jù)中有簇或...

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    異常值

    1.回歸中的異常值 考慮異常值颂郎,假設(shè)線性回歸將最小化誤差的平方和吼渡,那么哪個(gè)是最佳的線性回歸 2. 產(chǎn)生異常值的原因 傳感器故障 ...

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    回歸

    1.連續(xù)輸出 本課關(guān)于連續(xù)(變量)的監(jiān)督式學(xué)習(xí)The output variable has been constrained to binar...

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    數(shù)據(jù)集與問題

    機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是你所擁有的數(shù)據(jù)和你想要回答的問題本課所用數(shù)據(jù)集:安然郵件數(shù)據(jù)利用該文庫發(fā)現(xiàn)該欺詐案件的嫌疑人的電子郵件中是否存在某種模式,并檢查...

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