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- 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...
- 为什么开始使用 sktime 进行预测
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sktime区别于其他预测框架的特性概述...
- 专题数据挖掘中的聚类算法(二)
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编辑：bin~bin审核校对：咪博士一、基于划分的聚类算法1、K-means算法K-means算法是划分方法中较为经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以广泛应用于大规划数据的聚类分析。该算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标...
- 万物皆可Embedding，深入理解向量索引的构建和检索
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01总体流程简介...
- 一文看懂人脸识别算法技术发展脉络
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【摘要】我们从人脸识别技术的技术细节讲起，带你初步了解人脸识别技术的发展过程。通过平台实例的操作，带你看看如何利用公有云的计算资源，快速训练一个可用的人脸识别模型。...
- 一文汇总超参自动优化方法
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作者丨Ai...
- 【算法】你知道哪些冷门算法你用过哪些冷门算法(附JAVA代码)
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本文将介绍算法的基本概念，种类以及应用场景，以帮助读者了解和掌握算法。一、什么是算法？算法是指从问题的初始状态出发，经过有限次的描述和转换，最终得到问题的结束状态，且每个转换的步骤都是可执行的有穷个操作序列。在计算机科学中，算法是计算机解决问题的基础。...
- Python环境下基于机器学习(决策树，随机森林等)的轴承故障诊断
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故障特征提取就是从振动信号中提取时、频域统计特征，并利用能量值、谱峭度、幅值等指标，提取出故障特征集。对故障特征值进行全面准确地提取，是提高诊断精度的关键，也是整个滚动轴承故障诊断过程中较困难的部分。一些常见的时域特征和频域特征计算如下：...
- Python机器学习库Sklearn系列教程(21)-参数优化
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（网格搜索GridSearchCV、随机搜索RandomizedSearchCV、hyperopt）网格搜索GridSearchCVGridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。...