Python机器学习一维/多维数据集顺序打乱
1 为什么要打乱数据集 在机器学习中，如果不进行数据集的打乱，则可能导致模型在训练过程中出现“偏见”的情况，降低其泛化能力，从而降低训练精度。例如，如果我们做深度学习的分类，其中初始数据的前80%都是第一类，后20%都是第二类，那么如果我们不打乱数据，模型在前面大部分数据中训练出来的结果都是第一类...
【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...
【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）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想假如有另一个标注序列（代词 动词 名词 动词 动词），如何来评价哪个序列更合理呢？条件随机场的做法是给两个序列“打分”，得分高的序列被认为是更合理的。既然要打分，那就要有“评价标准”，称为特征函数。例如，可以定义相邻两个词的词性的关系为一个特征函数...
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