稀里糊涂林老冷

2018年5月8日

摘要： git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 数据集被我下载到本地，可以去我的git上拿数据集 XGBoost提升分类器属于集成学习模型把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来不断迭代,每次迭代生成一颗新的树下面对泰坦尼克遇难预测使用阅读全文

posted @ 2018-05-08 16:53 稀里糊涂林老冷阅读(2275) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习之路： python 实践 word2vec 词向量技术

摘要： git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 阅读全文

posted @ 2018-05-08 11:26 稀里糊涂林老冷阅读(2420) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习之路： python nltk 文本特征提取

摘要： git： https://github.com/linyi0604/MachineLearning分别使用词袋法和nltk自然预言处理包提供的文本特征提取 1 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 2 import nltk 3 # nltk.download("punkt") 4 # nltk.downl... 阅读全文

posted @ 2018-05-08 10:24 稀里糊涂林老冷阅读(3041) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年5月7日

机器学习之路：python 网格搜索并行搜索 GridSearchCV 模型检验方法

摘要： git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 阅读全文

posted @ 2018-05-07 09:21 稀里糊涂林老冷阅读(2400) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年5月6日

机器学习之路： python线性回归过拟合 L1与L2正则化

摘要： git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通过比较经过正则化的模型泛化能力明显的更好啦阅读全文

posted @ 2018-05-06 20:16 稀里糊涂林老冷阅读(3150) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年5月1日

机器学习之路：python 多项式特征生成PolynomialFeatures 欠拟合与过拟合

摘要：一次线性函数拟合曲线的结果，是欠拟合的情况：下面进行建立2次线性回归模型进行预测：二次线性回归模型拟合的曲线：拟合程度明显比1次线性拟合的要好下面进行4次线性回归模型：四次线性模型预测准确率为百分之百，但是看一下拟合曲线，明显存在不合逻辑的预测曲线，在样本点之外的情况，可能预测的非常不阅读全文

posted @ 2018-05-01 09:35 稀里糊涂林老冷阅读(10328) 评论(2) 推荐(1) 编辑

2018年4月30日

机器学习之路：python 特征降维特征筛选 feature_selection

摘要： python3学习使用api 使用到联网的数据集，我已经下载到本地，可以到我的git中下载数据集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码：生成的准确率图：阅读全文

posted @ 2018-04-30 19:45 稀里糊涂林老冷阅读(3981) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习之路：python 文本特征提取 CountVectorizer, TfidfVectorizer

摘要： python3 学习api的使用源代码git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码：阅读全文

posted @ 2018-04-30 17:31 稀里糊涂林老冷阅读(28599) 评论(1) 推荐(2) 编辑

机器学习之路：python 字典特征提取器 DictVectorizer

摘要： python3 学习使用api 将字典类型数据结构的样本，抽取特征，转化成向量形式源码git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码：阅读全文

posted @ 2018-04-30 11:33 稀里糊涂林老冷阅读(5419) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习之路：python 特征降维主成分分析 PCA

摘要： python3 学习api使用主成分分析方法实现降低维度使用了网络上的数据集，我已经下载到了本地，可以去我的git上参考 git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码：阅读全文

posted @ 2018-04-30 10:21 稀里糊涂林老冷阅读(4835) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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