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- 学习器模型中的超参数(Hyperter)，如何选择?
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学习器模型中一般有两类参数：一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。...
- 基于Python的随机森林RF回归算法与模型超参数自动搜索优化代码
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??本文详细介绍基于Python...
- 使用tensorflow和Keras的初级教程
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介绍人工神经网络(ANNs)是机器学习技术的高级版本，是深度学习的核心。人工神经网络涉及以下概念。输入输出层、隐藏层、隐藏层下的神经元、正向传播和反向传播。简单地说，输入层是一组自变量，输出层代表最终的输出(因变量)，隐藏层由神经元组成，在那里应用方程和激活函数。前向传播讨论方程的具体形式以获得最终...
- 手把手带你开启机器学习之路——房价预测(二)
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在前一篇文章...
- 加快Python算法的四个方法(四)Dask
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CDA数据分析师出品相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家讲述最后一方面的内容，关于Dask的方法运用。...
- 数据挖掘流程（数据挖掘流程6个步骤）
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数据挖掘流程1.了解需求，确认目标...
- 预测模型的有用技巧（预测模型公式）
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1.真正重要的数据预处理有一种趋势是假设使用奇特的算法，超高速GPU，云技术等等来发生奇迹。无论这些工具有多优秀，您都无法使用劣质原材料获得优质产品。我无法强调重复查看数据的价值：...
- 交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型
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准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中，我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理，将这些数据分为训练集、验证集和测试集，除此之外，我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在第2部分中，我们看到使用随机森林和xgboost默认超参数，并在验证集上评估模型性能会导致多元线性回...
- 通过网格搜索和嵌套交叉验证寻找机器学习模型的最优参数
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在机器学习的模型中，通常有两类参数，第一类是通过训练数据学习得到的参数，也就是模型的系数，如回归模型中的权重系数，第二类是模型算法中需要进行设置和优化的超参，如logistic回归中的正则化系数和决策树中的树的深度参数等。在上一篇文章中，我们通过验证曲线来寻找最优的超参，在这篇文章中，将通过一种功能...