發(fā)簡信
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總結
1.ALS 2.基于ALS算法的改進 3.實驗結果分析 4.結論 1.ALS 1.1ALS算法的基本思想 ALS(交替最小二乘法)將一個矩陣分解...
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矩陣分解的一點總結
1.為什么要矩陣分解 2.矩陣分解的算法 3.矩陣分解算法的應用場景 4.評價指標 ------------------------------...
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Home Credit Default Risk EDA這部分主要對kaggle的比賽Home Credit Default Risk做的一些探索性數(shù)據(jù)分析（EDA） 讀入數(shù)據(jù) 查看數(shù)據(jù) 查看缺失的數(shù)...
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Kaggle—Home Credit Default Risk我們將初步了解一下在Kaggle上舉辦的Home Credit Default Risk機器學習競賽玩般。這項比賽的目的是利用歷史貸款申請數(shù)據(jù)來預測...
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Kaggle Titanic-2之前有寫過一篇關于Titanic比賽的簡書浸锨，這幾天上kaggle-Titanic的kernels在MostVost找了一篇排第一的kernels...
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Andrew Ng機器學習課程筆記第一周 1.單變量線性回歸(Linear Regression with One Variable) 1.1模型表示 單變量線性回歸绣溜，這樣子看上...
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損失函數(shù)與魯棒性損失函數(shù) 機器學習模型關于單個樣本的預測值與真實值的差稱為損失家制。損失越小瑟幕，模型越好进苍，如果預測值與真實值相等魄懂，就是沒有損失玩敏。損失函數(shù)（Loss f...
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特征選擇
特征選擇和降維計算一樣斗忌，都能有效的減輕維數(shù)災難問題，事實上旺聚，特征選擇和降維計算是處理高維數(shù)據(jù)的兩大主流技術 什么是特征選擇 對于一個學習任務來說...
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K-Means什么是聚類 聚類試圖將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個通常是不相交的子集织阳，每個子集成為一個“簇”。通過這樣的劃分砰粹，每個簇可能對應于一些潛在的概念（也就...