【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程了解越详细,积累了越多的调优经验,就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法,就是设置了一系列超参数之后,用训练集来训练并用验证集来检验,多次重复以上...
【大数据技术】Spark MLlib机器学习特征抽取 TF-IDF统计词频实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~特征抽取 TF-IDFTF-IDF是两个统计量的乘积,即词频(Term Frequency, TF)和逆向文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)。它们各自有不同的计算方法。TF是一个文档(去除停用词之后)中某个词...
【Python机器学习】条件随机场模型CRF及在中文分词中实战(附源码和数据集)
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【Python机器学习】Mean Shift、Kmeans聚类算法在图像分割中实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~Mean Shift算法是根据样本点分布密度进行迭代的聚类算法,它可以发现在空间中聚集的样本簇。簇中心是样本点密度最大的地方。Mean Shift算法寻找一个簇的过程是先随机选择一个点作为初始簇中心,然后从该点开始,始终向密度大的方向持续迭代前进,...
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