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原创 Linux中创建新用户,安装anaconda及创建虚拟环境(一步到位)

那直接的想法,就是sudo conda install numpy,但是我错了,sudo conda 找不到命令,查资料发现这两一般不一起用。后记:曾经我以为一些事情难到爆炸,直到碰了一次次壁,摔了一次次坑后,发现其实有些事情,我也可以做好。请记住,爱自己,时刻。这一部分错误,可能与在操作conda时,还没有创建.condarc文件,上一步已经创建,应该没什么问题了。在sh-4.4$下输入chsh,之后回车,输入bash/bin,回车,成功。之后,会出现一些内容,以“>>>”结尾,没关系,按。

2022-08-20 18:39:45 5146

原创 sklearn的系统学习——PCA降维(案例及完整python代码)

在实际操作数据集的过程中,难免会遇到很多高维特征的数据,计算量也会暴增。为了在减少计算量的同时提高算法准确率,可尝试降维。下文将列出三个案例,分别是人脸识别、降噪和处理手写数据集。,即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据。...

2022-08-10 13:13:15 6668

原创 sklearn的系统学习——随机森林调参(含案例及完整python代码)

对于调参,首先需要明白调参的核心问题是什么,然后理清思路,再进行调参。调参并非是一件容易的事情,很多大牛靠的是多年积累的经验和清晰的处理思路,那对于我们而言,也应对调参思路和方向有一个认识,然后就是不断地尝试。......

2022-08-08 10:22:17 19021 8

原创 sklearn的系统学习——随机森林分类器与随机森林回归器(含有python完整代码及案例)

在前面的内容中,已经对决策树解决分类回归问题分别做了阐述,今天走进随机森林的世界。什么是森林呢,对,好多树在一起我们就叫它森林,为什么是随机呢,因为这片森林可能不一样,这就涉及到参数的设定了(就像之前决策树的参数一样)。名字的意义明白了,那这最终的结果是怎么得出来的呢?其实很简单,我们知道一棵决策树会给出一个结果,多棵树就会给出多个结果,最后”投票“表决,得票高的就是最终随机森林给出的结果喽。(当然,这里的解释较为简单,想知道具体原理可以阅读《数据挖掘导论》和西瓜书。)...

2022-08-07 23:02:35 5783 4

原创 sklearn的系统学习——决策树回归(含有python完整代码及案例)

我们了解了决策树,以及决策树分类器,这一篇来一起了解决策树解决回归问题。其实,决策树回归和决策树分类器的参数、属性以及接口几乎一样。只是criterion参数不同mse: 均方误差,使用叶节点的中值来最小化L2损失mae: 绝对平方误差,使用叶节点的中值来最小化L1损失friedman_mse: 费尔德曼均方误差加个波士顿房价小案例再来一个拟合正弦曲线的小案例吧其实,到这里决策树回归已经完全说完了,嘿嘿嘿,是不是很简单呐。那下面我们来接着上一次的问题接着讨论,主要是两个方面:1、结果随机性;...

2022-08-06 22:23:54 7020 1

原创 sklearn的系统学习——决策树分类器(含有python完整代码)

scikit-learn,又写作sklearn,是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用,并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。scikit-learn中文社区Scikit-learn(以前称为scikits.learn,也称为sklearn)是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k均值和DBSCAN。......

2022-08-06 18:05:44 9230

原创 总结:交叉验证

1、Error=Bias^2+Variance+Noise2、Bias与Variance往往不能兼顾。两个都是low是理想的状态(可见下图),但是如果要降低Bias,一定程度上Variance会提高,反之亦然。

2022-03-06 17:54:00 2523 1

原创 Pytorch最全安装教程(一步到位)

概述PyTorch是一个开源的Python机器学习库,其前身是著名的机器学习库Torch。它是美国Facebook公司使用python语言开发的一个深度学习的框架,2017年1月,Facebook人工智能研究院(FAIR)在GitHub上开源了PyTorch。它的前身是2002年诞生于纽约大学 的Torch。特点:1)简洁:PyTorch的设计追求最少的封装,尽量避免重复造轮子。 简洁的设计带来的另外一个好处就是代码易于理解。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右,更少的抽

2022-03-05 10:37:41 320455 78

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