sklearn

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9.機器學習sklearn—–嶺迴歸及其應用例項

1.基本概念 對於一般地線性迴歸問題,引數的求解採用的是最小二乘法,其目標函式如下: 引數w的求解,也可以使用如下矩陣方法進行:         對於矩陣X,若某些列線性相關性較大(即訓練樣本中某些屬性線性相關),就會導致,就會導致XTX的值接近0,在計算(XTX)-1時就會出現不穩定性:  結論: […]

10.機器學習sklearn——-手寫數字識別例項

1.概念介紹: 影象識別(Image Recognition)是指利用計算機對影象進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對像的技術。  影象識別的發展經歷了三個階段:文字識別、數字影象處理與識別、物體識別。機器學習領域一般將此類識別問題轉化為分類問題。 手寫識別是常見的影象識別任務。計算機 […]

xgboost呼叫sklearn的交叉驗證,並且使用自定義的訓練集、驗證集進行模型的調參

一、概述 如果你的預測模型表現得有些不盡如人意,那就用XGBoost吧。XGBoost演算法現在已經成為很多資料工程師的重要武器。它是一種十分精緻的演算法,可以處理各種不規則的資料。 構造一個使用XGBoost的模型十分簡單。但是,提高這個模型的表現就有些困難(至少我覺得十分糾結)。這個演算法使用了 […]

[python] 基於k-means和tfidf的文字聚類程式碼簡單實現

俗話說“外行看熱鬧,內行看門道“,作為一個機器學習的門外漢,剛研究python機器學習scikit-learn兩週時間,雖然下面這段程式可能對於那些專研演算法或機器學習的人來說非常簡單,但對於一些入門的同學和我自己還是非常有幫助的。如果文章中有錯誤或不足之處,還請你微微一笑,原諒之;當然也非常歡迎你 […]

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》讀書筆記 第七章 整合學習

假設你去隨機問很多人一個很複雜的問題,然後把它們的答案合併起來。通常情況下你會發現這個合併的答案比一個專家的答案要好。這就叫做群體智慧。同樣的,如果你合併了一組分類器的預測(像分類或者回歸),你也會得到一個比單一分類器更好的預測結果。這一組分類器就叫做整合;因此,這個技術就叫做整合學習,一個整合學習 […]

決策樹演算法及python實現

1 什麼是決策樹 決策樹(Decision Tree)是一種基本的分類與迴歸方法,本文主要討論分類決策樹。決策樹模型呈樹形結構,在分類問題中,表示基於特徵對資料進行分類的過程。它可以認為是if-then規則的集合。每個內部節點表示在屬性上的一個測試,每個分支代表一個測試輸出,每個葉節點代表一種類別。 […]