【机器学习算法专题（蓄力计划）】十七、机器学习中决策树算法

文章目录 决策树 基尼系数 CART 算法 预剪枝与后减枝 回归树 Code Titanic 乘客生存预测流程 模块 1:数据探索： 模块 2：数据清洗 模块 3：特征选择 模块 4：决策树模型 模块 5：模型预测 &

机器学习的常见算法

然估计算法。深度学习深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，Artificial Intelligence）。深度学习是学习样本数据的内在规律

[机器学习|理论&实践] 体育分析中的机器学习应用

导言 随着科技的不断发展，机器学习在体育领域的应用逐渐成为研究和实践的热点。从球队管理到运动员表现分析，机器学习为体育领域提供了丰富的工具和技术。本文将深入探讨机器学习在体育分析中的应用，结合实例演示，并提供代码解释，同时介绍数据处理的关键步骤。 体育分析的挑战 体育分析涉及

机器学习算法：AdaBoost

虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一（另一个是支持向量机SVM）。AdaBoost的训练过程如下：为每个训练样本初始化相同的权重；针对训练样本及权重，找到一个弱分类器；计算出这个弱分类器的错误率ε与权重α；对正确分

【机器学习算法专题（蓄力计划）】十四、机器学习中逻辑回归

二. 代码实现 三. 校验 训练模型 查看loss值变化 绘制决策边界： 与sklearn对比 损失函数为何不用mse? 一.简介 逻辑回归(LogisticRegression)简单来看就是在线性回归模型外面再套了一个 S i g m o

python高级在线题目训练-第二套

长度递归神经网络B.时间递归神经网络C.偏差递归神经网络D.结构递归神经网络 23、一个好的学习训练模型应该是( ABCD )。 A.模型应该简单(防止过拟合) .B.在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)C.可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等D.将模型函数正则化 24、

机器学习技术的分类

效率。机器学习相关技术属于人工智能的一个分支。其理论主要分为如下三个方面：1. 传统的机器学习：包括线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、贝叶斯模型、神经网络等等。2. 深度学习（Deep Learning）：基于对数据进行表征学习的算法。好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。3

【《机器学习》周志华学习笔记1.4】~机器学习中的“归纳偏好”是什么？

任何一个有效的机器学习算法必须要有其归纳偏好，否则它会在假设空间训练集上被“等效”假设迷惑，这将无法 产生确定的学习结果， 比如给了上述图片，机器判断是可能是猫，也可能是狗，你还不把机器砸了？ 归纳偏好 归纳偏好对应了学习算法本身所做出的关于“什么样的模型更好”的假设，在具体的现实问题中，假设是否成立，即算法的归纳

机器学习主要术语

“垃圾邮件” 紧密联系起来。我们来重点介绍一下模型生命周期的两个阶段： 训练表示创建或学习模型。也就是说，您向模型展示有标签样本，让模型逐渐学习特征与标签之间的关系。 推断表示将训练后的模型应用于无标签样本。也就是说，您使用训练后的模型来做出有用的预测 (y’)。例如，在推断期间，您可以针对新的无标签样本预测

深度学习之机器学习的挑战

        机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training

深度学习之机器学习的挑战

        机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training

从矩阵运算到机器学习

机挑选训练数据进行预测的做法并不理想，更好的策略是将数据分为训练集、验证集和测试集。可视化：直观理解模型性能 在训练过程中，Matplotlib库的使用让损失函数的变化可视化，直观地展示了模型的收敛过程，加深了对模型训练动态的理解。探索MNIST：手写数字识别的奥秘 学习之旅的最

机器学习之GBDT

findLossAndSplit(x,y):  2     # 我们用 x 来表示训练数据  3     # 我们用 y 来表示训练数据的label  4     # x[i]表示训练数据的第i个特征  5     # x_i 表示第i个训练样本  6  7     # minLoss 表示最小的损失

【转载】机器学习分类

机器学习开发平台

TensorFlow，Pytorch，Caffe等，作为初学者，用哪个平台比较合适？有什么推荐没，谢谢

【机器学习】————分类（2）

How human classify(1NN)?        Step 1: represent the testing data point (x) in the vector space whose elements denote the "features"        Step

机器学习的工作方式

机器学习的工作方式①选择数据：将你的数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据②模型数据：使用训练数据来构建使用相关特征的模型③验证模型：使用你的验证数据接入你的模型④测试模型：使用你的测试数据检查被验证的模型的表现⑤使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测⑥调优模型：使用

【机器学习】（4）：监督式学习

指正。今天主要来宏观地谈谈监督学习，大致的要点如下：1. 一个监督式学习实例；2. 监督式学习算法的维；3. 学习算法的能力--VC维；4. 学习算法样本量的确定--概率逼近； 好了，长话短说，下面我们来介绍机器学习中的监督式学习。一、一个监督式学习实例 从一个例子着手是最为形象

【MindSpore易点通】机器学习系列：机器学习汇总，初冬隆重来袭！

征的数量？如果你想学习如何应用机器学习，那么小Mi带大家具体问题具体分析，对症下药！9.机器学习系统的设计：设计机器学习系统时误差分析是在交叉验证集上进行还是测试集？Precision和Recall应该如何权衡？如何设计一个完整的机器学习系统？10.支持向量机：与逻辑回归相比，支

机器学习中，AI数据集划分为训练集、验证集、测试集（干货）

用一个不恰当的比喻来说明3种数据集之间的关系：1训练集（训练数据集）相当于上课学知识2验证集（验证数据集）相当于课后的的练习题，用来纠正和强化学到的知识3测试集（测试数据集）相当于期末考试，用来最终评估学习效果训练集（训练数据集）是用来训练模型使用的验证集（验证数据集）的两个作用，评