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01-01 08:00
后端
机器学习平台——资源优化之路
前言 人在做自己喜欢的事情时,时光总是过得很快。不知不觉到公司已经两年多了,在这两年的时间里,我做了很多“有趣又有用”的事情,其中最让我有成就感的有两件事: 第一,从0到1搭建了一套基于K8s的机器...
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01-01 08:00
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机器学习-特征工程基础
一、特征处理 1.1 类别型特征类别型特征(Categorical Feature)主要是指性别(男、女)、血型(A、B、 AB、O)等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式,...
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百科问答
01-01 08:00
百科问答
机器学习的方法中的线性回归,机器学习线性回归步骤
机器学习的方法中的线性回归,机器学习线性回归步骤,线性回归模型请看上篇文章,本篇文章介绍的是非线性回归模型线性回归模型链接在目前的机器学习领域中,最常见的三种任务就是:回归分析、分类分析、聚类分析。那么什么是回归呢?回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛,例如,商品的销量预测问题,交通流量预测问题。下面介绍几种常见的
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01-01 08:00
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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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代码人生
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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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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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01-01 08:00
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机器学习平台——资源优化之路
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01-01 08:00
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机器学习web服务化实战:一次吐血的服务化之路
机器学习web服务化实战:一次吐血的服务化之路,背景在公司内部,我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务,研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口,我负责提供一个对外服务的HTTP接口。说起人工智能和机器学习,python是最擅长的,其以开发速度快,第三方库多而广受欢迎,以至于现在大多数机器学习算法都是用python编写。但是对于服务化来说,python有致命的问题:很难利用机器多核。由于一个
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