机器学习：sklearn数据集简介
算法分类监督学习 特征值 + 目标值 -分类 目标值是离散数据 -回归 目标值是连续数据 无监督学习 只有特征值 -聚类数据集数据-训练集 80% 70% 75%-测试集 20% 30% 25%数据拆分：sklearn.model_selection.train_test_splitsklearn数...
机器学习：SVM(Support Vector Machine)支持向量机简介
SVM(Support Vector Machine)：支持向量机有监督学习模型应用：模式识别、分类以及回归分析SVM的主要思想：它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对...
ML：机器学习模型的稳定性分析简介、常见的解决方法之详细攻略
目录ML：机器学习模型的稳定性分析简介、常见的解决方法1、增强稳健性的通用方法2、提高模型稳定性—适合泛线性模型(如逻辑回归)—幅度过大的变量进行分箱处理3、提高模型稳定性—适合基于树的模型—降低过拟合3,1、基于树模型的2个天然优势3.2、降低树模型的过拟合问题ML：机器学习模型的稳定性分析简介、...
ML之ME/LF：机器学习中回归预测模型评估指标之“调整确定系数R2”的简介、代码实现之详细攻略
目录回归预测模型中常用的评估指标“调整确定系数R2*”的简介1、R²的缺点——调整确定系数Adjusted R2(R2*)的引入2、R²和R2*的对比3、调整确定系数R2的使用方法回归预测模型中常用的评估指标“调整的R2”的代码实现回归预测模型中常用的评估指标“调整确定系数R2*”的简介1、R²的缺...
Dataset：机器学习和深度学习中对数据集进行高级绘图(数据集可视化，箱线图等)的简介、应用之详细攻略——daidingdaiding
目录箱线图 箱线图 箱线图(box plots)：这些图显示了一个小长方形，有一个红线穿过它。红线代表此列数据的中位数（第50 百分位数），长方形的顶和底分别表示第25 百分位数和第75 百分位数（或者...
机器学习之深度学习简介
深度学习1. 深度学习介绍深度学习（Deep learning）是机器学习的一个分支领域,其源于人工神经网络的研究。深度学习广泛应用在计算机视觉,音频处理,自然语言处理等诸多领域。人工神经网络（Artificial Neural Network），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构...
自动化机器学习（AutoML）入门简介
图片源自《Taking Human out of Learning Applications: A Survey on Automated Machine Learning》2018在算法行业有这样一句话，大意是说80%的时间用在做数据清洗和特征工程，仅有20%的时间用来做算法建模，其核心...
图神经网络01-基于Graph的机器学习简介（下）
4 Graphs ML的应用实例我们前面也提到过基于Graphs的机器学习可以做哪些任务：Graph级别的预测，比如预测Graph的类型以及图的生成，比如预测整个分子团的属性节点级别的任务：这个也是较常见的，比如节点标签预测、节点学习等，判断节点是用户或者商品社区级别：发现新的子图，构...
图神经网络01-基于Graph的机器学习简介（上）
1 为什么需要GraphsGraphs(图)是用于描述和分析具有关系/互动的实体的通用语言因为图论以及Graph充斥在我们学习和生活的方方面面：Event Graphs：事件图谱，比如我们常见的飞机航班图，从登机到我们安全抵达目的地，其中航班飞机与乘客之间发生了许多事情。Computer Netwo...
机器学习简介及Hello World级别算法KNN
1. 机器学习简介1. 什么是机器学习机器学习，是人工智能（AI）的一部分。是研究如何让计算机从数据中学习某种规律的科学。计算机程序根据给定的数据，去优化某一个评价指标自动的从数据中发现规律使用规律预测未来（未知）的事务，事件等可以简单的总结成公式为：历史数据 + 计算机成功 ...
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