1.數(shù)據(jù)預(yù)處理 2.特征選擇 3.XGBoost參數(shù)優(yōu)化 4.誤差測試 數(shù)據(jù)預(yù)處理 1.查看缺失值 ''' from xgboost impor...

3.1 試析在什么情形下式 (3.2) 中不必考慮偏置項(xiàng) b. 1、訓(xùn)練樣本中存在屬性為固定值（常量）夯尽，wxi等價于偏置項(xiàng)b 2伪阶、分析屬性值的變...

基本概念 劃分超平面：通過一個線性方程來分類訓(xùn)練樣本 支持向量：使劃分超平面的劃分結(jié)果正確的距離超平面最近的訓(xùn)練樣例 間隔： 兩個異類支持向量到...

1.如何為一個訓(xùn)練集找到可以劃分不同類別樣本的劃分超平面 劃分超平面那可以通過一個線性方程來描述 使劃分超平面的劃分結(jié)果正確的訓(xùn)...

神經(jīng)元模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的 簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)盟榴，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實(shí) 世界物體所作出的交互反應(yīng) 神經(jīng)元接受...

流程 根結(jié)點(diǎn) 包含樣本全集 結(jié)點(diǎn) 對應(yīng)一個屬性測試 子結(jié)點(diǎn) 包含結(jié)點(diǎn)中屬性測試的結(jié)果 葉結(jié)點(diǎn) 對應(yīng)決策結(jié)果 決策樹需進(jìn)行學(xué)習(xí)過程和預(yù)測過程 學(xué)習(xí)...

線性回歸試圖學(xué)得一個線性模型以盡可能準(zhǔn)確地預(yù)測實(shí)值輸出標(biāo)記. 線性模型的基本形式為f(x) = ω1 X 1 + ω2 X 2 十 ...+ωd...

一郑口、什么是錯誤率 通常我們把分類錯誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例稱為"錯誤率" 竿屹，即如果在 m 個樣本中有 α 個樣本分類錯誤枫虏，則錯誤率 E= α/...