2021年3月13日
阿里云龙珠计划-机器学习（XGBoost）
摘要： 一、龙珠计划-机器学习 1.2 XGBoost 介绍：XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它的内部实现了梯度提升树（GBDT）模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度。 优点： 简单易用 阅读全文
posted @ 2021-03-13 18:40 鹎鹎（beibei） 阅读(223) 评论(0) 推荐(0)
阿里云龙珠计划机器学习task1,逻辑回归模型
摘要： ## 基础函数库import numpy as np ## 导入画图库import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns ## 导入逻辑回归模型函数from sklearn.linear_model import LogisticRegressi 阅读全文
posted @ 2021-03-13 14:36 鹎鹎（beibei） 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)
算法图解第一章 二分查找
摘要： 阅读全文
posted @ 2021-03-13 01:16 鹎鹎（beibei） 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
2021年2月10日
牛课深度学习专项练习笔记
摘要： 2/9日 1.在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合？(D) A.Dropout B.分批归一化(Batch Normalization) C.正则化(regularization) D.都可以 2.下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？( ) A.Boosting B. 阅读全文
posted @ 2021-02-10 00:55 鹎鹎（beibei） 阅读(285) 评论(0) 推荐(0)
2021年1月18日
统计学习（第三章-K近邻）
摘要： K近邻算法（K-NN）是一种基本分类与回归方法，输入为输入实例的特征向量，对应特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类，思想：假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定，分类时，对新的实例，根据其K个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。 不具有显示的学习过程，利用训练数据集对特征向 阅读全文
posted @ 2021-01-18 12:37 鹎鹎（beibei） 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)
2021年1月16日
统计学习（第二章感知机）
摘要： 感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，其输入是实例的特征向量，输出是实例的类别，取+1和-1值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失 阅读全文
posted @ 2021-01-16 12:27 鹎鹎（beibei） 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)
2021年1月14日
统计学习方法（第一章）
摘要： （一）统计学习方法三要素：模型、策略和算法 方法=模型+策略+算法 （1） 模型：监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数，模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。 （2） 策略：有了模型的假设空间，接着就是考虑按照什么样的准则学习或选择最优的模型，统计学习的目标就是从假设空 阅读全文
posted @ 2021-01-14 20:46 鹎鹎（beibei） 阅读(173) 评论(0) 推荐(0)
2020年9月5日
机器学习实战-手写识别系统
摘要： 遇见的问题： 1.NameError: name 'listdir' is not defined 解决：首先：文件中输入import os， 其次kNN.py文件的listdir改为os.listdir（大概有两个） 阅读全文
posted @ 2020-09-05 18:10 鹎鹎（beibei） 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)
机器学习实战-K近邻算法实践碰到的问题
摘要： 1.AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-24-8cb2ab5a8540> in <module> > 1 kNN.datingClassTest() AttributeError: module 'kNN' 阅读全文
posted @ 2020-09-05 17:47 鹎鹎（beibei） 阅读(266) 评论(0) 推荐(0)