”001_机器学习“ 的搜索结果

HCIA-AI_机器学习_波士顿房价预测

标签：   机器学习  sklearn  人工智能

     机器学习实验-波士顿房价预测1 波士顿房价预测1.2 实验代码1.2.1 引入依赖包1.2.2 加载数据集，查看数据属性，可视化1.2.3 分割数据集，并对数据集进行预处理1.2.4 利用各类回归模型，对数据集进行建模1.2.5 利用...

机器学习系列(4)_机器学习算法一览，应用建议与解决思路

标签：   机器学习  算法一览  使用建议

     我们先带着大家过一遍传统机器学习算法，基本思想和用途。把问题解决思路和方法应用建议提前到这里的想法也很简单，希望能提前给大家一些小建议，对于某些容易出错的地方也先给大家打个预防针，这样在理解后续相应...

机器学习资料001.zip

标签：   机器学习

     机器学习资料001.zip

机器学习十大算法案例

标签：   机器学习

     机器学习十大算法案例实现监督学习1. 线性回归2. 逻辑回归3. 神经网络4. SVM支持向量机5. K邻近6. 贝叶斯7. 决策树8. 集成学习非监督学习9. 降维—主成分分析10. 聚类分析 监督学习 1. 线性回归 2. 逻辑回归 3. 神经...

[Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法五万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类对比实验）

标签：   python从零到壹  机器学习  分类

     分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，...

Advances_in_Financial_Machine_Learning_001_resultccn_量化_量化交易_金融_

标签：   resultccn 量化 量化交易 金融 machinelearning

     量化交易金融中的机器学习，真心不错 Advances in Financial Machine Learning

randomforestregressor参数_机器学习中的超参数优化

标签：   randomforestregressor参数  机器学习中val  神经网络模型中class的forward函数何时调用

     引言模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与一般模型...

【周志华机器学习】一、机器学习基本概念

标签：   机器学习  人工智能

      概述1.1 机器学习定义1.2 基本术语2. 模型的评估与选择2.1 误差与过/欠拟合2.2 评估方法2.3 训练集与测试集的划分方法2.3.1 留出法2.3.2 交叉验证法2.3.3 自助法2.4 调参2.5 性能度量2.5.1 最常见的性能度量2.5.2 ...

机器学习实验 - 线性回归

标签：   机器学习  线性回归  python

     西南交通大学 机器学习实验5 线性回归 编程实现线性回归模型，使用批梯度下降优化算法，基于MAE评估模型性能，对比不同学习率，绘制损失函数曲线图。

《机器学习实战》kNN学习笔记（一）

标签：   knn python机器学习 学习 学习笔记 实战 机器学习 机器学习实战

     数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100，42.001等 (数值型目标变量主要用于回归分析) k-近邻算法的一般流程 收集数据：可以使用任何方法. 准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的...

机器学习第一章之大数据分析与机器学习简介

标签：   机器学习  数据分析  python

     机器学习专题系列

机器学习001

标签：   k-means

     机器学习之k-means算法，python学习，scala。spark学习，大数据开发使用

吴恩达 - 机器学习课程笔记（持续更新）

标签：   机器学习  人工智能

     吴恩达机器学习

【机器学习】线性回归（超详细）

标签：   机器学习  线性回归  人工智能

     机器学习之线性回归，看懂这一篇就够了(超详细)。

吴恩达机器学习课程资源

标签：   Andrew Ng 机器学习

     这是斯坦福大学吴恩达讲解机器学习的讲义及课程配套作业及答案，可较为快速地学习机器学习的基本知识。

机器学习实验及学习经验

标签：   机器学习  weka

     本实验记录作者在学习周志华老师的《机器学习》过程中所做的实验实验所用软件为WEKA，使用教程可见。

机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）

标签：   人工智能  深度学习  神经网络

     本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，...

机器学习(十一) 迁移学习

标签：   机器学习  迁移学习  人工智能

     目录前言1 原理 前言   迁移学习在计算机视觉任务和自然语言处理任务中经常使用，这些模型往往需要...  迁移学习(Transfer Learning)是机器学习的一个研究方向，主要研究如何将任务 A 上面学习到的知识迁移到任务

Python 青年羊机器学习 化学化工材料有机化合物预测 线性回归 交叉验证 随机森林 tensorflow keras神经网络

标签：   Python 深度学习 机器学习 线性回归 交叉验证

     Python 青年羊机器学习 化学化工材料有机化合物预测 线性回归 交叉验证 随机森林 tensorflow keras神经网络 g__Candidatus_Saccharimonas g__Ruminococcus]_gauvreauii_group g__Streptococcus g__Bifidobacterium g...

研究生机器学习课件

标签：   机器学习 SVM

     研究生期间，机器学习的上课老师自己做的课件，是基于斯坦福Andrew老师的课程的讲解，非常值得学习。

机器学习之SVM

标签：   机器学习  支持向量机  sklearn

     机器学习之SVM

白话机器学习-Transformer

标签：   机器学习  深度学习  推荐算法

     前一阵打算写这方面的文章，不过发现一个问题，就是如果要介绍Transformer，则必须先介绍Self Attention，亦必须介绍下Attention，以及Encoder-Decoder框架，以及GRU、LSTM、RNN和CNN，所以开始漫长的写作之旅。...

机器学习中的数学——Adam（Adaptive Moments）

标签：   人工智能  机器学习  深度学习

     Adam是另一种学习率自适应的优化算法： Adam算法 输入：步长ϵ\epsilonϵ（建议默认为0.001）；矩估计的指数衰减速率ρ1,ρ2∈[0,1)\rho_1, \rho_2\in[0, 1)ρ1​,ρ2​∈[0,1)（建议默认为：ρ1=0.9,ρ2=0.999\rho...

【详解】机器学习算法详解

标签：   机器学习  自然语言处理  分类算法

     1 机器学习算法原理介绍 判别模型(discriminative model) 已知输入变量x，通过求解条件概率分布P(y|x)或者直接计算y的值来预测y。 例如： 线性回归（Linear Regression） 逻辑回归（Logistic Regression） 支持...

机器学习（Machine Learning）

标签：   人工智能  机器学习

     Machine Learning, ML 机器学习

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

标签：   机器学习  逻辑回归  人工智能

     在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料，免费领取。 python风控模型 持牌照金融公司模型专家，教学主页 https://ke.qq.com/teacher/231469242?tuin=dcbf0ba

机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读

标签：   机器学习  人工智能  算法

     本篇内容给大家详细讲解了特征工程的知识，包括数据清洗（数据对齐、缺失值处理、异常值处理），特征构建，特征变换，特征选择与实战特征工程经验等内容。

机器学习系列(12)_XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）

标签：   xgboost  GBDT  参数调整

     这篇文章主要讲了如何提升XGBoost模型的表现。首先，我们介绍了相比于GBM，为何XGBoost可以取得这么好的表现。紧接着，我们介绍了每个参数的细节。我们定义了一个可以重复使用的构造模型的函数。...

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