Python机器学习算法入门指南(全)

2021-02-03
阅读 6 分钟
3k
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
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Python特征选择(全)

2021-01-30
阅读 8 分钟
5k
1 特征选择的目的机器学习中特征选择是一个重要步骤,以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。这样做的作用是:减少特征(避免维度灾难),提高训练速度,降低运算开销;减少干扰噪声,降低过拟合风险,提升模型效果;更少的特征,模型可解释性更好;2 特征选择方法特征选择方法一般分为三类:2.1 过滤法--特征选择通过计算特...

程序员说模型过拟合的时候,说的是什么?

2020-07-23
阅读 3 分钟
4.3k
机器学习中,模型的拟合效果意味着对新数据的预测能力的强弱(泛化能力)。而程序员评价模型拟合效果时,常说“过拟合”及“欠拟合”,那究竟什么是过/欠拟合呢?什么指标可以判断拟合效果?以及如何优化?

机器学习算法入门指南(全)

2020-02-26
阅读 5 分钟
5.6k
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

数据挖掘算法概要

2019-01-08
阅读 10 分钟
4.4k
前言 数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息,并应用于分类,推荐系统,预测等方面的过程。 觉得本文有帮助请点赞mark下。谢谢! 本文Github源码,欢迎 star & fork 一、数据挖掘过程 1.数据选择 分析业务需求后,选择应用于需求业务相关的数据:业务原始数据、公开的数据集、也可通过爬虫采集网站结构化...