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机器学习
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代码人生
01-01 08:00
代码人生
机器学习及其应用2013 PDF 高质量版
机器学习及其应用2013 PDF 高质量版,给大家带来的一篇关于机器学习相关的电子书资源,介绍了关于机器学习、机器学习应用方面的内容,本书是由张长水,杨强出版,格式为PDF,资源大小45.27MB,张长水,杨强编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.3分资源详情相关推荐出版社:张长水,杨强作者:张长水,杨强大小:45.27MB类别:机器学习热度:477机器学习实践应用python
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代码人生
01-01 08:00
代码人生
机器学习:损失函数(loss function)
机器学习:损失函数(loss function),转自https://blog.csdn.net/qq_24753293/article/details/78788844,感谢大佬分享L(Y,f(x))L代表lossfunctionY是真实值f(x)是模型预测出来的值复制代码前言说到机器学习,初学者听到最多的就是`损失函数`了吧我对这个词也是一头雾水好像今天一个定义明天又是一个定义,读了大量的文章
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代码人生
01-01 08:00
代码人生
机器学习pytorch环境的搭建
机器学习pytorch环境的搭建,机器学习环境的搭建推荐安装acacondawww.anaconda.com/products/in…常用的命令##创建一个新的虚拟环境condacreate--namemy__testpython=3.7#创建一个名称为my__test##激活虚拟环境activatemy_test##查看已有的虚拟环境condaenvlist##切换到想要的虚拟环境,这里我切换到
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代码人生
01-01 08:00
代码人生
机器学习——决策树(ID3算法)
机器学习——决策树(ID3算法),决策树原理决策树是一种从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。这种模型属于判别模型。决策树是一种树状结构,通过做出一系列决策来对数据进行划分,这类似针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根结点开始,测试待分类项中对应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到叶子节点,最后将叶子节点的存放的类别作为决策结果。决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习,
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代码人生
01-01 08:00
代码人生
机器学习模型评估方法入门到实战[二]
机器学习模型评估方法入门到实战[二],运用交叉验证进行数据集划分1KFold方法k折交叉验证上面说的将数据集划分为k等份的方法叫做k折交叉验证,在第三部分“运用交叉验证进行模型评估”中,会介绍cross_value_score方法,该方法的参数cv负责制定数据集划分方法,若输入任一整型数字k,则使用KFold方法。该方法的sklearn实现如下(但通常如上一部分所描述的在cross_value_s
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代码人生
01-01 08:00
代码人生
机器学习-验证策略总结【交叉验证、验证集方法】
机器学习-验证策略总结【交叉验证、验证集方法】,对数据集的划分机器学习中训练模型中,我们通常要将数据分成训练集、测试集,有时还有验证集。训练集用来训练模型,验证集用来训练模型的超参数,最终测试集用于评估模型预测的好坏。误差估计验证的关键在于衡量误差,常见的误差衡量标准是均方差和方根均方差,分别为交叉验证的方差和标准差。验证策略虽然大体对数据就只有这三种分法,但分完之后怎么用还是一个问题,这就是验证
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后端
01-01 08:00
后端
机器学习基础知识—KL 散度
机器学习基础知识—KL 散度,今天将探讨一种比较两个概率分布的方法,称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。我们先给出公式DKL(P∣∣Q)=∑iP(i)logP(i)Q(i)DKL(P∣∣Q)=∫P(x)logP(x)Q(x)dxD_{KL}(P||Q)=\sum_iP(i)\log\frac{P(i)}{Q(i)}\\D_{KL}(P||Q)=\intP(x)\lo
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后端
01-01 08:00
后端
机器学习经典算法—决策树(1)
机器学习经典算法—决策树(1),一个例子例如我们找工作时,想要了解一个公司是不是我们心仪公司,首先我们会关心的薪资,如果超过自己接受底线或者高于现在拿到手的工资,就会继续询问是否为双休,以及五险一金缴纳的情况,这些问题可以看成你要做出最后决策的依据。其实我们在询问过程中就是建立一颗决策树。决策树定义目标函数过拟合以及剪枝决策树的优势和劣势集成学习最近想聊一聊决策树,因为设计内容比较多,所以拿出一定
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后端
01-01 08:00
后端
机器学习:数据预处理之将类别数据数字化的方法 —— LabelEncoder VS OneHotEncoder
机器学习:数据预处理之将类别数据数字化的方法 —— LabelEncoder VS OneHotEncoder,LabelEncoder和OneHotEncoder是什么-在数据处理过程中,我们有时需要对不连续的数字或者文本进行数字化处理。-在使用Python进行数据处理时,用encoder来转化dummyvariable(虚拟数据)非常简便,encoder可以将数据集中的文本转化成0或1的数值。
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后端
01-01 08:00
后端
机器学习开发与运维(MLOps)工具箱
机器学习开发与运维(MLOps)工具箱,与通用应用程序编程相比,机器学习(MachineLearning)是一个相对较新的工作领域。如今,硬件和软件均已支持大型机器学习项目,以使公司能够更好地进行决策,而机器学习的工具和解决方案已席卷了技术领域。这产生了一个称为MLOps的新领域。MLOps把来自DevOps的实践协作,版本控制,自动化测试,合规性,安全性和CI/CD应用于机器学习领域。本文将回顾
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