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    2018-08-01 09:22:11
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    2018-09-19 15:33:38
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    2018-07-14 20:27:58
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    2017-11-05 21:24:45
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  • 1监督学习的目标利用一组带有标签的数据,学习从输入到输出的映射,然后将这种映射关系应用到未知数据上,达到分类或回归的目的。分类:当输出是离散的,学习任务为分类任务。回归:当输出是连续的,学习任务为回归任务。2分类学习输入:一组有标签的训练数据(也称观察和评估),标签表明了这些数据(观察)所属类别。输出:分类模型根据这些训练数据,训练自己的模型参数,学习出一个适合这组数据的分类器,当有
    2017-06-23 09:41:47
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  • 有监督学习(Supervisedlearning)可分为分类(Regression)和分类(Classification)。回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价、未来的天气情况等等;分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值。分类通常是建立在回归之上,最后再使用一个函数来判别。
    2017-10-28 10:47:32
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  • 在本章中,我们将重点介绍实施监督学习-分类。分类技术或模型试图从观察值中得出一些结论。在分类问题中,我们有分类输出,如“黑色”或“白色”或“教学”和“非教学”。在构建分类模型时,我们需要具有包含数据点和相应标签的训练数据集。例如,如果我们想检查图像是否是汽车。为了检查这一点,我们将构建一个训练数据集,其中包含与“car”和“nocar”相关的两个类。然后我们需要使用训练样本训练模型。分类模...
    2019-04-02 20:13:49
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  • 监督学习的目标利用一组带有标签的数据,学习从输入到输出的映射,然后将这种映射关系应用到未知数据上,达到分类或回归的目的。分类:当输出是离散的,学习任务为分类任务。回归:当输出是连续的,学习任务为回归任务。分类学习输入:一组有标签的训练数据(也称观察和评估),标签表明了这些数据(观察)的所署类别。输出:分类模型根据这些训练数据,训练自己的模型参数,学习出一个...
    2017-06-20 13:41:00
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  • 回归是最重要的统计和机器学习工具之一。我们说机器学习之旅从回归开始就没有错。它可以被定义为允许我们基于数据做出决策的参数技术,或者换句话说,允许我们通过学习输入和输出变量之间的关系来基于数据进行预测。这里,依赖于输入变量的输出变量是连续值实数。在回归中,输入和输出变量之间的关系很重要,它有助于我们理解输出变量的值如何随输入变量的变化而变化。回归经常用于预测价格,经济,变化等。用Python构建回...
    2019-04-03 18:00:35
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    2019-01-03 22:03:00
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