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- 线性回归终极指南
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>PhotobyLanjuFotografieonUnsplash在本文中，我们将讨论机器学习中使用的线性回归模型。为这篇文章建模将意味着使用机器学习技术从数据中学习一组功能与我们希望预测的功能之间的关系。让我们引入一些数据以使这个想法更加具体。...
- 百闻不如一练可视化调试模型超参数
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以下使用scikit-learn中数据集进行分享。如果选用随机森林作为最终的模型，那么找出它的最佳参数可能有1000多种组合的可能，你可以使用使用穷尽的网格搜索（ExhaustiveGridSeaarch）方法，但时间成本将会很高（运行很久...），或者使用随机搜索（RandomizedSea...
- 游戏夜读 Scikit-learn迎来0.21版本
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2019年5月，Scikit-learn(sklearn)迎来了历史性的0.21版本，不再支持Python2.7和3.4，仅支持Python3.5及后续版本。此前，2018年9月0.20版本发布时，已对此做出了提前说明。sklearn版本更新内容的六大分类...
- 深入Scikit-learn掌握Python最强大的机器学习库
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本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何进行数据预处理，如何使用监督学习和无监督学习算法，以及如何评估模型和进行参数调优。本文旨在帮助读者深入理解Scikit-le...
- 每个算法人员都应该知道的4个超参数调试方法
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作者：SivasaiYadavMudugandla编译：ronghuaiyang导读ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。...
- 模型优化有技巧，这两方法需记牢
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在建立风控模型的过程中，我们最终的期望是获取一个性能表现较优的模型，但在实际业务场景中，由于很多机器学习模型算法的参数较多，通过手动调参方式来优化模型不仅特别耗时，而且很难得到较为理想的结果。这种情况尤其是针对随机森林、XGBoost、LightGBM等算法模型，在模型训练环节采用默认参数并不能得到...
- 机器学习笔记整理09-基于SVM图像识别
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前言前面介绍了SVM的基本概念和一般操作步骤,若如不理解请参考:[机器学习]机器学习笔记整理08-SVM算法原理及实现下面来介绍一下,利用SVM进行图像识别.图像识别人脸识别是一项实用的技术。但是这种技术总是感觉非常神秘，在sklearn中看到了人脸识别的example，代码网址如下：...
- 机器学习立功!一个模型告诉你新股能有几个涨停
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A股一直有新股不败的神话。打新股几乎是稳赚不赔的生意。但是新股中签率一般只有万分之一到五之间。中国电信是最容易打中的新股之一，中签率也只有0.95%。既然新股如此难中，我们能否退而求其次，在二级市场上参与新股的投资？...
- 机器学习模型的超参数优化
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引言模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。...