机器学习中的分层训练 共找到3511条结果

从零开始学习机器学习视频教程  - 学院 学院

零基础入门机器学习视频培训课程概况:机器学习数学基础、Python基础、机器学习算法(线性回归、逻辑回归、聚类算法、EM算法),机器学习项目实战(Kmeans篮球数据分析、贝叶斯算法训练)、推荐算法、项目实战。 任务作业: 很多人都喜欢看NBA,也喜欢拿实力相近的球员进行比较,你能利用机器学习的方式进行分析吗?动手的机会来了!请 结合课程【项目实战】章节中的【Kmeans篮球数据分类】。从NBA网站中随机拿到30名篮球运动员的得分和助攻(尽量数据间隔较大)。用python对数据进行处理(换算成每分钟的得分和助攻)。然后用Kmeans对获取的球员进行分类。看看自己心仪的球员属于哪一类~ (温馨提示: 注意 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)

    有时候大家需要离开电脑前,但是又需要时刻关注着电脑上程序的运行情况等,这时候我们就需要用到远程控制。常见的方法有如下两种:(1)借助第三方软件借助第三方软件的好处就是方便快捷,可视化效果好,缺 ...(2018-12-22 23:16:13)

本文我们将对高斯过程回归模型给出基本介绍,研究的重点在于理解随机过程的含义和如何用它去定义一个分布函数,同时提出了一个简单的方程,它可以结合训练数据并应用边缘概率密度来学习超参数。本文阐述了高斯过程的 ...(2018-07-14 23:11:46)

线性回归的评价指标:RMSEMAER2_score  R2_score越大越好,比如完全拟合,预测值和真实值一样,其残差就为0,则R的平方就为1。 Logistic回归log_lossneg_logl ...(2018-12-22 10:38:29)

1.损失函数后面的epoch中出现剧烈的抖动,如下图所示,说明你的学习率在此时比较高,需要进行学习率的衰减。2.损失函数在刚开的时候抖动,并且随着epoch的增加损失函数保持在一定的范围内,说明你的学 ...(2018-07-12 15:13:04)

Python数据分析与机器学习实战  - 学院 学院

Python数据分析与机器学习实战教程,该课程精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。学完该课程即可: 1.掌握Python数据科学工具包,包括矩阵数据处理与可视化展示。 2.掌握机器学习算法原理推导,从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。 3.掌握每一个算法所涉及的参数,详解其中每一步对结果的影响。 4.熟练使用Python进行建模实战,基于真实数据集展开分析,一步步完成整个建模实战任务。

1、pandas读取csvneg_data=pd.read_csv('negative.csv')2、查看前10行数据neg_data.head(10)3、查看数据的长度len(neg_data)4、 ...(2018-07-15 11:06:16)

映射中最关键的点是讲抽样中橙球的概率理解为样本数据集D上h(x)错误的概率,以此推算出在所有数据上h(x)错误的概率,这也是机器学习能够工作的本质,即我们为啥在采样数据上得到了一个假设,就可以推到全局 ...(2015-02-07 18:24:39)

8小时零基础快速转型AI  - 学院 学院

在未来,AI技术可能会成为程序员的知识。那么现在热门的机器学习、深度学习是什么?我们要怎么学习,如何转型AI领域?如何掌握其核心算法并应用于实战? 转型AI技术内参视频指导教程,以AI基本知识点+经典算法推导与案例实战紧密结合,结合主流框架Tensorflow,选择经典项目实战图片识别;使用OpenCV构建视觉应用;掌握朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用。

过拟合通俗一点地来说过拟合就是模型把数据学习的太彻底,以至于把噪声数据的特征也学习到了,这样就会导致在后期测试的时候不能够很好地识别数据,即不能正确的分类,模型泛化能力太差。例如下面的例子。上面左图表 ...(2017-11-02 16:58:31)

导语在笔者的上一篇文章中[1],使用了k-NN算法来识别手写字数据集,它的缺点是浪费存储空间且执行效率低。本文将使用决策树算法来解决同样的问题。相对k-NN算法,它更节约存储空间且执行效率更高。更重要 ...(2017-12-26 11:54:00)

自然语言处理Word2Vec视频学习教程  - 学院 学院

自然语言处理Word2Vec视频培训课程:自然语言处理中重要的算法,word2vec原理,词向量模型。教程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量,word2vec训练模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。 专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079 更多精彩课程正在紧张筹划中~

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大数据训练 ...(2017-08-30 10:59:12)