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    2019-08-19 17:56:03
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  • 近期在B站看NG吴恩达老师的机器学习视频,收益颇多。在此也简单记录下关于高偏差高方差的笔记。当训练过程中,出现数据欠拟合现象,那么就会出现高偏差问题。由于模型过于简单,所以拟合的时候就会出现偏差,此时加大数据量也于事无补。比如数据的趋势是二次函数,用一次函数取拟合会出现高的偏差。而当出现过拟合现象时,数据过度的拟合会出现高方差问题,由于模型过于复杂,比如用10个数据特征去拟合3个数据...
    2019-08-28 23:48:09
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    2018-04-18 20:13:12
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    2019-08-10 13:58:30
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  • 信用卡检测案例原始数据:0特别多,1特别少——样本不均衡。要么让0和1一样多,要么让0和1一样少。1.下采样对于数据0和1,要变为同样少——在0里选择和1一样多数据。fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerdata['normAmount']=StandardScaler().fit_transform(data['Amount'].
    2017-06-15 20:31:28
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    2018-10-28 22:23:18
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    2017-06-29 17:56:59
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  • 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09     机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本
    2013-12-12 23:46:25
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  • 类别不平衡(class-imbalance)是指分类任务中不同类别的训练样例数差别很大的情况。例如有990个正类,10个反例,那么学习方法只需要返回一个永远预测为正类的分类器就可以达到99%的精度。然而这样的学习器是没有价值的,因为它预测不出任何反例。样本比例不平衡,这种现象多是由于数据来源本身造成,如征信问题中往往正样本多。即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当,在使用OvR策略后产生...
    2018-05-22 00:54:24
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    2017-06-04 09:43:17
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