为什么有人毕业几年,平步青云,而有的人却在原地踏步,职场中如何你还抱着学生思维模式,你会在职场中走不少弯路。职场中...[作者空间]
线性支持向量机用于分类任务,而核支持向量机(SVM)是可以推广到更复杂模型的,但无法被输入空间的超平面定义。 虽然...[作者空间]
类中static修饰的代码在类被加载的时候不一定会加载 我们可以说A类被加载时,A类自己的static{}一定会被...[作者空间]
关键字 概率,是机器学习中的重要角色,那么何谓概率?抛硬币时正面朝上的概率为0.5,这句话又代表着何含义呢?对于概...[作者空间]
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1、决策树的概念 在机器学习中,决策树是一个预测模型,代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树是基于树结...[作者空间]
上一节中,学习了k-NN模型,用一句话来总结它的特点就是:近朱者赤,近墨者黑。 本节将开始涉及线性模型相关的概念与...[作者空间]
1、ROC曲线 ROC(Receiver Operating Characteristic,受试者工作特征),其主...[作者空间]
过拟合问题 当变量过少时,可能存在欠拟合;当变量过多时,会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好,损失函数值...[作者空间]
另外,如果在研究中想使用mglearn模块,各位可以在Anaconda的Pormpt里输入:pip install...[作者空间]
一、概念 RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过...[作者空间]
01 特征工程 - 概念 数据清洗过程: PS:工作中可能遇到的最大的问题是数据不均衡。怎么去解决的? 上采样、下...[作者空间]
随着互联网进入了下半场,精益化发展成为了主旋律,为了实现同样的获客成本下收益最大化,各家对推荐系统的需求日益强烈。...[作者空间]
冒泡~又是新的一周辣!:)今天又学习了之前简要扫过的K近邻算法(KNN)。 K近邻算法(KNN) 原理: 首先这是...[作者空间]
自从参加工作以后,我就一直缺乏睡眠。有时候是因为工作强度大,有时候是环境太吵,还有的时候是因为工作中遇到一些不...[作者空间]