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    2019-08-19 17:56:03
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  • 视频教程的总结和一些自行补充的内容,旨在尽可能的理解其原理。本文持续更新地址:个人博客机器学习面试基础知识&扩展-01训练/开发/测试集Tips训练/开发/测试集经验比例6:3:1当数据量超过百万时,测试集只需约1w(也就是不需要严格按照比例增长)严格保证分层取样偏差(Bias)/方差(Variance)在忽略噪声的情况下,泛化误差可分解为偏差、方差两部分。偏差:度量学习算法的期望
    2017-10-18 13:34:46
    阅读量:274
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    2018-03-08 17:12:13
    阅读量:729
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  • 序言本文尽可能的不涉及到繁杂的数学公式,把面试中常问的模型核心点,用比较通俗易懂但又不是专业性的语言进行描述。希望可以帮助大家在找工作时提纲挈领的复习最核心的内容,或是在准备的过程中抓住每个模型的重点。实战环境说明:Python2.7Sklearn0.19.0graphviz0.8.1决策树可视化一、决策树1.1原理顾名思义,决策树就是用一棵树来表示我们的整个决策过程。这棵树可以是二叉树...
    2018-07-05 10:39:29
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    2019-03-05 14:46:25
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    2018-02-27 11:00:55
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    2018-08-07 23:30:40
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    2018-03-12 17:10:01
    阅读量:5650
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  • 本文来自作者 de,light 在 GitChat 上分享「机器学习面试干货精讲」,「阅读原文」查看交流实录。「文末高能」编辑|哈比序言本文尽可能的不涉及到繁杂的数学公式,把面试中常问的模型核心点,用比较通俗易懂但又不是专业性的语言进行描述。希望可以帮助大家在找工作时提纲挈领的复习最核心的内容,或是在准备的过程中抓住每个模型的重点。实战环境说明:Python2.7;Sklearn0.19
    2018-01-04 00:00:00
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