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机器学习
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    09 特征工程 - 总结

    08 特征工程 - 特征降维 - IDA 数据清洗常见流程 异常数据处理 案例 - 车辆数据预处理 每个样本具有7个特征，描述如下：• 购买价格...

    0.7 白尔摩斯 0 12
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    08 特征工程 - 特征降维 - LDA

    线性判断分析(LDA)： LDA是一种基于分类模型进行特征属性合并的操作，是一种有监督的降维方法。 LDA原理 LDA的全称是Linear Di...

    1.3 白尔摩斯 0 21
  • 01 面向就业的人工智能学习概述

    相信很多人对于AI的作用以及将来工作的方式存在很多疑问，这里简单得和大家分享一下我的一些心得。 实际上在之前Python-科学计算库当中涉及到的...

    0.5 白尔摩斯 0 7 1
  • 02 机器学习理性认识

    理性看待机器学习，不吹不黑。本章对一些机器学习的术语进行介绍，还将对一些常用的参数符号进行解释，后文里不再赘述。 1、输入与输出 在机器学习过程...

    白尔摩斯 0 6
  • 03 机器学习开发流程

    上一章《02 机器学习理性认识》让大家对机器学习的相关算法有了一个初步的认识和了解。 笔者的写作思路是先把机器学习的每个大分类，以及大分类下的中...

    0.6 白尔摩斯 0 10
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    04 数据清洗和转换

    大部分机器学习模型处理的都是特征，是实际工作中最耗时的一部分。大部分情况下，收集到的数据需要经过预处理后才能被后续的机器学习算法所使用。 一、数...

    0.7 白尔摩斯 0 10
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    05 模型训练和测试

    一、模型训练 1、模型选择 定义：面向任务，选择最优的建模方法和参数。 建模可以使用不同的 “图纸” ：Logistic、SVM、Bayes ，...

    0.4 白尔摩斯 1 8
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    安装 - xgboost 库

    1、下载网址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs 2、CTRL+F 查找 xgboost 3、...

    0.1 白尔摩斯 0 6
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    06 案例 - 赌球神器

    理论部分先告一段落，如果还有不清晰的地方可以选择留言或我私下沟通。今天起正式进入代码阶段，入门项目是赌球神器。 一、建模步骤 1、清洗数据集 。...

    0.5 白尔摩斯 3 10 1
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    01 回归算法 - 简介

    今天开始将进入机器学习的回归算法部分，首先介绍一下回归部分涉及到的知识点。 一、大纲 1、线性回归 预测连续值的方法。 2、Logistic回归...

    0.4 白尔摩斯 0 11