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RSS订阅原创 超参数选择方法
对于数据集中的每一个数据点，模型都会在除了这个点之外的所有数据上进行训练，然后在这个点上进行测试。可以使用 scikit-learn 库中。只需要将若干参数传递给网格搜索对象，它自动帮我们完成不同超参数的组合、模型训练、模型评估，，是划分数据集的一种方法，目的就是为了得到更加准确可信的模型评分。是模型调参的有力工具。寻找最优超参数的工具！2）留一交叉验证（LOOCV）最终返回一组最优的超参数。
2024-04-25 15:27:45
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原创 机器学习day3
因为我的电脑没有matplotlib、panda、seaborn的库，所以第一步我需要先下载这几个软件包。特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响。（支配）目标结果，使得一些模型（算法）无法学习到其它的特征。为什么做归一化和标准化?
2024-04-24 16:53:46
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原创 机器学习概述Day2
答：在K最近邻（KNN）算法中，参数"k=5"表示在进行分类或回归时，算法会考虑与待分类/回归样本最接近的5个邻居。具体来说，对于分类任务，KNN算法会查找在特征空间中与待分类样本最接近的5个训练样本，并通过投票或其他方法来确定待分类样本的类别。对于回归任务，KNN算法会查找与待回归样本最接近的5个训练样本，并根据它们的值来预测待回归样本的值。KNN算法思想：如果一个样本在特征空间中的 k 个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。：原始数据中提取与任务相关的特征，构成特征向量。
2024-04-23 17:35:59
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原创 机器学习概述
在市场变动不会太大的时候，来预测未来这一领域可能发生的事情，例如股票涨跌，房价增幅等等。人工智能的三大概念分为：人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）。A）实现人工智能的方法很多，其中机器学习是实现人工智能一种途径、一种方法。D）机器学习就是基于模型自动学习事物特征，而不是程序员手工的编写规则。B）广义上深度学习是从机器学习发展而来的，两者有区别还有联系。C）深度学习方法是大脑仿生，深度学习方法从机器学习发展而来。1. 知道AI，ML，DL是什么？机器学习是实现人工智能的一种途径。
2024-04-22 16:45:51
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空空如也
空空如也
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