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Pytorch 實(shí)用入門實(shí)踐 - 基于手寫圖像集快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
本節(jié)課主要將兩件事情： 1. Pytorch 搭建分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu) --- 0 項(xiàng)目準(zhǔn)備： 這里先下載數(shù)據(jù)绍绘，這里主要是下載手...
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實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)技巧 - 如何選擇驗(yàn)證集和訓(xùn)練集
這節(jié)課主要解決兩個(gè)問題 - 驗(yàn)證集的大小如何設(shè)定? - 訓(xùn)練集中有些類別數(shù)據(jù)量太小怎么辦？ 驗(yàn)證集的大小如何設(shè)定？ 這里有個(gè)簡單的方法來驗(yàn)證陪拘。 ...
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機(jī)器學(xué)習(xí)如何賺錢厂镇？- 垂直領(lǐng)域/橫向領(lǐng)域應(yīng)用的商業(yè)數(shù)據(jù)模型今天介紹從兩個(gè)角度來介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的商業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)品應(yīng)用： - 橫向領(lǐng)域：在不同類型的業(yè)務(wù)中執(zhí)行的操作。即涉及營銷的一切左刽。 - 垂直領(lǐng)域：在企業(yè)內(nèi)部...
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實(shí)用隨機(jī)森林 - 針對時(shí)間序列的 kaggle 技巧這節(jié)課我們主要講講： 1捺信。OOB 和 validation 的數(shù)值計(jì)算上區(qū)別 2。時(shí)間序列模型建立時(shí)悠反，如何處理 validation 和 tes...
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實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林如何作科研分析及討論 EDA“當(dāng)模型建立后残黑，如何解釋和分析模型，往往是科研中必不可很少的一部分斋否。機(jī)器學(xué)習(xí)模型往往被成為黑箱子梨水，如何在傳統(tǒng)領(lǐng)域的分析方法上進(jìn)行一定解釋，是我們...
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實(shí)用 Kaggle 隨機(jī)森林 - 如何處理 nan & 數(shù)據(jù)太少怎么辦1. nan 的處理 先講一個(gè)真事： 在 Kaggle 的一個(gè)競賽里面茵臭，是要求預(yù)測哪些大學(xué)的基金項(xiàng)目會得到批復(fù)而那些不會疫诽。隨后一個(gè)參賽者通過其中...
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實(shí)用 Kaggle 競賽之 隨機(jī)森林 Random Forrest 的數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型實(shí)現(xiàn)及可靠性評估EDA“本文通過 Python 代碼實(shí)現(xiàn)的方式來來介紹具體的實(shí)現(xiàn)旦委。 以 Python 為基礎(chǔ)奇徒，調(diào)用各種比較基礎(chǔ)的庫，其中穿插一些Kaggle處理的建議...
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實(shí)用 Kaggle 競賽之 隨機(jī)森林 Random Forrest 的評估及調(diào)參“本文內(nèi)容的訴求為實(shí)用缨硝、易上手摩钙，所以理論的內(nèi)容以及公式只做少量的解釋，并不著重涉及查辩∨值眩“ 本節(jié)內(nèi)容：1。評價(jià)函數(shù) —— 如何評價(jià)模型的好壞2宜岛。測試...
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Kaggle 快速模型之 Random Forrest 隨機(jī)森林
隨機(jī)森林 RF 在 Kaggle 大名遠(yuǎn)播长踊，稱霸很久。 那么萍倡，我們這里就先聊聊原因身弊。以下分析來自 University of San Franc...