
学习笔记
Rick_Restart
这个作者很懒,什么都没留下…
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学习笔记:机器学习day3
1.回归算法-线性回归分析 回归:目标值连续 线性回归需要做标准化处理。 线性关系模型 一个通过属性的线性组合来进行预测的函数: f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b f(x)=w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+b f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b w为权重(斜率),b为偏置项(截距) 损失函数(误差大小) yi为第i个训练样本的真实值...原创 2020-04-21 23:06:39 · 352 阅读 · 0 评论 -
学习笔记:机器学习day2
一、sklearn数据集与估计器 1.sklearn数据集 1.数据集划分 一般划分两部分 训练集:用于训练,构建模型 (70%,75%,80%) 测试集:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效 (30%,25%,20%) 一般划分75%,25%比较好 API sklearn.model_selection.train_test_split - sklearn.datasets 加载获取流行...原创 2020-04-21 12:12:05 · 853 阅读 · 0 评论 -
学习笔记:机器学习day1
机器学习数据集结构, 机器学习特征工程: 1.数据的特征抽取 1.文本特征抽取 2.字典特征抽取 2.数据特征预处理 1.归一化 2.标准化 3.缺失值处理 3.数据的降维原创 2020-04-20 09:18:10 · 397 阅读 · 0 评论