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RSS订阅原创 偏差、方差对比
机器学习中，有两个很重要的工具，用于评价算法，并且可以反映出算法是泛化能力。这就是偏差和方法。1.偏差：期望输出与真实标记的区别计算上，就是 偏差^2 =（均值-正确值）^22.方差：输出对于均值的偏离程度计算上，就是 方差 = (（输出-均值）^2)的期望3.噪声：期望值（预测值）与真实值的差距计算上，就是 噪声^2 = ((...
2020-03-13 16:53:06
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原创 kNN算法（k-临近算法）
kNN算法应该是一个最简单的分类算法首先，存在一个有标签的样本数据集，然后输入无标签数据，将新输入是数据对应的特征值进行比较，让背后算法提取样本集中特征最相似数据，即为最邻近的分类标签。一般我们取前k个最相似的数据，并且以其中出现次数最多的分类作为新数据的分类。算法中有三个基本因素：k值、距离度量、分类决策规则，在这个算法中，我们一般以欧式距离作为判别的度量方式。（内容来源于机器学习实战）...
2020-03-12 12:23:41
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原创 机器学习----linear models和kernel models总结
最近看了台湾大学林轩田教授的《机器学习》相关课程，总结一下课程中讲解的linear models和kernel models，课程中总结的位置在《机器学习技巧》6-4（第六周，第四节）视频中的截图线性模型（linear models 的总结图）从图中可以看到我们在机器学习领域中熟知的线性模型。线性模型和Kernel模型总结图（linear/kernel models）从图中可以看到，...
2020-03-04 17:44:15
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原创 append方法和concat方法对比
放假看书有一些想法，写一下。a.append(b,ignore_index=True)，追加，index顺序增加pandas.concat([a,b]) a,b合并，index不变import pandasfrom pandas import DataFramea = DataFrame({'math':[85,50,65],'chinese':[90,85,60]})b = Data...
2020-02-25 16:25:00
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原创 pandas.Series.rank()用法的理解
今天看了《基于python的大数据分析基础及实战》看到了pandas.Series.rank（）默认情况下的结果注：pandas.Series.rank（）把对象的value替换为数值等级（相应的名次）。import pandas as pdfrom pandas import Seriesser = Series([4,2,0,3],index=list('abcd'))ser.ran...
2020-02-25 16:03:54
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空空如也
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