2019年2月24日
ML--文本数据处理
摘要： ML–文本数据处理一直以来，自然语言处理(Natual Language Processing,NLP)作为人工智能的重要分支之一，其研究的内容是如何实现人与计算机之间用自然语言进行有效的通信。自然语言处理中的基础知识–如何对文本数据进行处理主要涉及的知识点... 阅读全文
posted @ 2019-02-24 22:04 LQ6H 阅读(1353) 评论(0) 推荐(0)
ML--模型评估与优化
摘要： ML–模型评估与优化主要涉及的知识点有：使用交叉验证对模型进行评估使用网络搜索寻找模型的最优参数对分类模型的可信度进行评估一.使用交叉验证进行模型评估在前面的内容中，我们常常使用scikit-learn中的train_test_split功能来将数据集拆分成... 阅读全文
posted @ 2019-02-24 15:14 LQ6H 阅读(948) 评论(0) 推荐(0)
ML--数据表达与特征工程
摘要： ML–数据表达与特征工程主要涉及的知识点有：使用哑变量对类型特征进行转化对数据进行装箱处理几种常用的数据"升维"方法常用的自动特征选择方法一.数据表达1.使用哑变量转化类型特征哑变量(Dummy Variables)，也被称为虚拟变量，是一种在统计学和经济领... 阅读全文
posted @ 2019-02-24 10:12 LQ6H 阅读(635) 评论(0) 推荐(0)