你是否曾為這樣的場(chǎng)面駐足拗窃？ 無論是電影也好荆陆，魔術(shù)也罷毕籽，這些在現(xiàn)實(shí)生活中原本不可能出現(xiàn)的場(chǎng)景溶锭，總是能第一時(shí)間抓住我們的眼球顽聂。 所有的這些“不可能”概括起來說就是：違反了自然界普...
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你敢來試試嗎？這是觸及人類理解極限的概念之一【熵】
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17. 決策樹參數(shù)實(shí)例使用鳶尾花數(shù)據(jù)集構(gòu)建決策樹 決策樹參數(shù) 1 熵/Gini系數(shù)作為評(píng)判指標(biāo) 2 splitter: 所有或隨機(jī)在特征中找最好的切分點(diǎn) 3 max_features: None(...
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一文看懂分類模型的評(píng)估指標(biāo)：準(zhǔn)確率唠椭、精準(zhǔn)率惜纸、召回率叶撒、F1绝骚、ROC曲線、AUC曲線
機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要有量化的評(píng)估指標(biāo)來評(píng)估哪些模型的效果更好祠够。本文將用通俗易懂的方式講解分類問題的混淆矩陣和各種評(píng)估指標(biāo)的計(jì)算公式压汪。將要給大家介紹的評(píng)估指標(biāo)有：準(zhǔn)確率、精準(zhǔn)率古瓤、召...
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無監(jiān)督學(xué)習(xí)1蛾魄、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的類型 無監(jiān)督學(xué)習(xí)常見的兩種類型是：數(shù)據(jù)集變換和聚類。數(shù)據(jù)集變換湿滓，就是創(chuàng)建數(shù)據(jù)集新的表示算法滴须，與數(shù)據(jù)的原始原始表示相比，新的表示可能更容易被人或其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法...
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監(jiān)督學(xué)習(xí)(八)——決策樹集成：梯度提升回歸樹
梯度提升回歸樹是另一種決策樹集成方法叽奥，通過合并多個(gè)決策樹來構(gòu)建一個(gè)更為強(qiáng)大的模型扔水。雖然名字中含有“回歸”，但這個(gè)模型既可以用于回歸也可以用于分類朝氓。與隨機(jī)森林方法不同魔市，梯度提升...
