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  • 線性回歸的簡(jiǎn)潔實(shí)現(xiàn)習(xí)題

    1.如果我們用nn.MSELoss()替換nn.MSELoss(reduction='sum')饥努，為了使代碼的行為相同，需要怎么更改學(xué)習(xí)率舶担？為什么？ reduction默...

  • 不同樹(shù)模型重要性計(jì)算方法總結(jié)

    首先箕昭，目前計(jì)算特征重要性計(jì)算方法主要有兩個(gè)方面： 1.計(jì)算重要性特征方法 1.1訓(xùn)練過(guò)程中計(jì)算 訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)記錄特征的分裂總次數(shù)誉简、總/平均信息增益來(lái)對(duì)特征重要性進(jìn)行量化。例...

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    集成學(xué)習(xí)

    引言：在機(jī)器學(xué)習(xí)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中盟广，我們的目標(biāo)是學(xué)習(xí)出一個(gè)穩(wěn)定的且在各個(gè)方面表現(xiàn)都比較好的模型闷串，但實(shí)際情況往往不這么理想，有時(shí)我們只能得到多個(gè)有偏好的模型(弱監(jiān)督模型筋量，在某些...

  • 感知機(jī)

    1. 什么是感知機(jī)烹吵？ （1）感知機(jī)的定義是什么？ 感知機(jī)(perceptron)是二類分類的線性分類模型桨武，其輸入為實(shí)例的特征向量肋拔，輸出為實(shí)例的類別。感知機(jī)預(yù)測(cè)是用學(xué)習(xí)得到的感...

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    支持向量機(jī)

    1. SVM簡(jiǎn)介 支持向量機(jī)(support vector machines呀酸，SVM)是一種二分類模型凉蜂，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使它有別...

  • 樸素貝葉斯分類算法

    前言：在所有的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法中性誉，樸素貝葉斯和其他絕大多數(shù)的分類算法都不同窿吩。對(duì)于大多數(shù)的分類算法，比如決策樹(shù)错览，KNN纫雁，邏輯回歸，支持向量機(jī)等倾哺，他們都是判別方法轧邪，也就是直接學(xué)習(xí)...

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    邏輯回歸

    邏輯回歸是一種廣義線性模型，它與線性回歸模型包含的線性函數(shù)十分相似羞海。但邏輯回歸通過(guò)對(duì)數(shù)概率函數(shù)將線性函數(shù)的結(jié)果進(jìn)行映射忌愚，目標(biāo)函數(shù)的取值空間從（ ∞， ＋∞）映射到了(0,1...

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    線性回歸

    1.線性回歸的重要性 1）Linear Regression：是回歸問(wèn)題的基礎(chǔ) 2）Logistic Regression:是分類問(wèn)題的基礎(chǔ) 3）可擴(kuò)展性：使用基函數(shù)來(lái)解決非...

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    決策樹(shù)

    1.什么是決策樹(shù)却邓？ 決策樹(shù)是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法硕糊。是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中一種依靠對(duì)條件進(jìn)行判斷來(lái)進(jìn)行分類(針對(duì)離散數(shù)據(jù)生成分類樹(shù))和回歸(針對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)生成回歸樹(shù))的算法。是直觀運(yùn)用概率...

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    聚類模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)

    1.誤差平方和SSE 誤差平方和(Sum of the Squared Error, SSE),也被稱為組內(nèi)誤差平方和申尤，它是機(jī)器學(xué)習(xí)中很重要的概念癌幕，該概念是在聚類和回歸類算法...

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    分類模型評(píng)估指標(biāo)

    機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的通用流程：?jiǎn)栴}建模----特征工程----模型選擇----模型融合 其中問(wèn)題建模主要包括：設(shè)定評(píng)估指標(biāo)，選擇樣本昧穿，交叉驗(yàn)證勺远。 解決一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題都是從...

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    降維算法之LDA(線性判別降維算法)--有監(jiān)督

    LDA在模式識(shí)別領(lǐng)域(比如人臉識(shí)別，艦艇識(shí)別等圖形圖像識(shí)別領(lǐng)域)中有非常廣泛的應(yīng)用时鸵，因此我們有必要了解下它的算法原理胶逢。 不同于PCA方差最大化理論厅瞎，LDA算法的思想是將...

  • KNN算法

    KNN做回歸和分類的主要區(qū)別在于最后預(yù)測(cè)的時(shí)候決策方式不同。KNN做分類預(yù)測(cè)時(shí)初坠，一般是選擇多數(shù)表決法和簸，即訓(xùn)練集里和預(yù)測(cè)的樣本特征最近的K個(gè)樣本，預(yù)測(cè)為里面有最多類別數(shù)的類...

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    聚類算法--KMeans

    1.聚類與KMeans 與分類碟刺、序列標(biāo)注等任務(wù)不同锁保，聚類是在事先并不知道任何樣本標(biāo)簽的情況下，通過(guò)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系把樣本劃分為若干類別半沽，使得同類別樣本之間的相似度高爽柒，不同類...

  • 分類和聚類的區(qū)別

    1.簡(jiǎn)單地說(shuō)，分類就是按照某種標(biāo)準(zhǔn)給對(duì)象貼標(biāo)簽者填，再根據(jù)標(biāo)簽來(lái)區(qū)分歸類浩村。聚類是指實(shí)現(xiàn)沒(méi)有"標(biāo)簽"而通過(guò)某種成團(tuán)分析找出事物之間存在聚集性原因的過(guò)程。 2.區(qū)別是占哟，分類是事先定義...

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    聚類算法--DBSCAN

    DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise心墅，具有噪聲的基于密度的聚類方法)是一...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)中的SVD總結(jié)

    1.矩陣分解 1.1矩陣分解的作用 矩陣填充(通過(guò)矩陣分解來(lái)填充原有矩陣，例如協(xié)同過(guò)濾的ALS算法就是填充原有矩陣) 清理異常值與離群點(diǎn) 降維榨乎、壓縮 個(gè)性化推薦 間接的特征組...

  • 降維算法之PCA(主成分分析)--無(wú)監(jiān)督

    1.相關(guān)背景 在許多領(lǐng)域的研究應(yīng)用中怎燥，通常需要對(duì)含有多個(gè)變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行觀測(cè)，收集大量數(shù)據(jù)后進(jìn)行分析尋找規(guī)律谬哀。多變量大數(shù)據(jù)集無(wú)疑會(huì)為研究和應(yīng)用提供豐富的信息刺覆，但是也在一定程度上...

  • XGBoost三種特征重要性計(jì)算方法對(duì)比

    特征重要性作用與來(lái)源 特征重要性，我們一般用來(lái)觀察不同特征的貢獻(xiàn)度史煎。排名靠前的，我們認(rèn)為是重要的驳糯。這一思路篇梭，通常被用來(lái)做特征篩選。剔除貢獻(xiàn)度不高的尾部特征酝枢，增強(qiáng)模型的魯棒性...

  • Python打開(kāi)zip文件

    Zip文件格式是通用的文檔壓縮標(biāo)準(zhǔn)恬偷。自1.6版本起，Python中zipfile模塊能夠直接處理zip文件里的數(shù)據(jù)帘睦，例如需要將對(duì)應(yīng)目錄或多個(gè)文件打包或壓縮成zip格式袍患，或...

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