引言 MLP算法,也叫前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或多層感知器。關(guān)于MLP網(wǎng)上有很多,可以參考,比如《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-多層感知器(MLP)》[https://bl...

引言 MLP算法,也叫前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或多層感知器。關(guān)于MLP網(wǎng)上有很多,可以參考,比如《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-多層感知器(MLP)》[https://bl...
交叉驗(yàn)證是一種非常常用的對于模型泛化能力進(jìn)行評估 方法,交叉驗(yàn)證既可以解決數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量不夠大問題,也可以解決參數(shù)調(diào)優(yōu)的問題。常用的交叉驗(yàn)證方法...
引言 ?隨機(jī)森林的原理網(wǎng)上有一大堆,作為入門小白,下面來根據(jù)教材敲兩個隨機(jī)森林的代碼。隨機(jī)森林有兩個比較重要的參數(shù):max_features 和...
引言 ?在scikit-learn中,樸素貝葉斯有三種方法:貝努利樸素貝葉斯(BernoulliNB)、高斯樸素貝葉斯(GaussianNB)和...
一、線性模型基本概念 ?線性模型不是指某一個模型,而是一類模型。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,常用的線性模型包括,線性回歸、嶺回歸、套索回歸、邏輯回歸和線性S...
1、模型原理 (一)原理 1、原理:引入信息熵(不確定程度)的概念,通過計(jì)算各屬性下的信息增益程度(信息增益越大,則意味著使用該屬性來進(jìn)行劃分所...
模型迭代方法 機(jī)器學(xué)習(xí)模型在實(shí)際應(yīng)用的場景,通常要根據(jù)新增的數(shù)據(jù)下進(jìn)行模型的迭代,常見的模型迭代方法有以下幾種: 1、全量數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練一個模型,...
1.頂級Python深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序 在這個使用Python的深度學(xué)習(xí)中,我們將看到使用Python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序。在本文中,我們將討論...
本文大約 5900 字,閱讀需要大約 15 分鐘 最近打算系統(tǒng)學(xué)習(xí)和整理機(jī)器學(xué)習(xí)方面的知識,會將之前看的 Andrew Ng 在 course ...
了解什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?為什么需要機(jī)器學(xué)習(xí)? 一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)? 字面上,「機(jī)器學(xué)習(xí)」可以拆分為兩個詞:機(jī)器、學(xué)習(xí)。 那么,簡單理解:機(jī)器學(xué)習(xí)就是...