当前标签：机器学习

模型树——就是回归树的分段常数预测修改为线性回归对于非线性回归有较好的预测效果

bonelee 2017-07-26 20:30 阅读:1698 评论:0 推荐:0

Fuzzy C Means 算法及其 Python 实现——写得很清楚，见原文

bonelee 2017-07-24 16:46 阅读:4972 评论:1 推荐:0

spark Bisecting k-means（二分K均值算法）

bonelee 2017-07-24 16:06 阅读:2655 评论:0 推荐:0

python spark kmeans demo

bonelee 2017-07-24 15:20 阅读:2921 评论:0 推荐:0

百度开源其NLP主题模型工具包，文本分类等场景可直接使用L——LDA进行主题选择本质就是降维，然后用于推荐或者分类

bonelee 2017-07-24 11:13 阅读:2998 评论:0 推荐:0

谷歌开源可视化工具Facets，将用于人+AI协作项目研究——无非就是一个用于特征工程探索的绘图工具集，pandas可以做的

bonelee 2017-07-24 10:57 阅读:660 评论:0 推荐:0

机器学习案例特征组合——高帅富冷启动——从微博等其他渠道搜集数据进行机器学习用户年龄——线性分段处理

bonelee 2017-07-24 10:01 阅读:1409 评论:0 推荐:0

pyspark MLlib踩坑之model predict+rdd map zip，zip使用尤其注意啊啊啊！

bonelee 2017-07-21 16:12 阅读:3054 评论:5 推荐:0

高斯混合模型Gaussian Mixture Model (GMM)——通过增加 Model 的个数，我们可以任意地逼近任何连续的概率密分布

bonelee 2017-07-21 09:40 阅读:11157 评论:0 推荐:0

随机森林算法demo python spark

bonelee 2017-07-19 09:46 阅读:2256 评论:0 推荐:0

spark 随机森林算法案例实战

bonelee 2017-07-19 09:18 阅读:9024 评论:0 推荐:0

机器学习案例学习【每周一例】之 Titanic: Machine Learning from Disaster

bonelee 2017-07-18 09:00 阅读:1390 评论:1 推荐:0

sklearn中的数据预处理----good!! 标准化归一化在何时使用

bonelee 2017-07-17 20:15 阅读:3231 评论:1 推荐:0

kaggle 中使用ipython

bonelee 2017-07-17 18:59 阅读:296 评论:0 推荐:0

机器学习中的数据不平衡问题----通过随机采样比例大的类别使得训练集中大类的个数与小类相当，或者模型中加入惩罚项

bonelee 2017-07-14 14:29 阅读:2063 评论:1 推荐:0

机器学习数据量不足问题----1 做好特征工程 2 不要用太多的特征 3 做好交叉验证使用线性svm

bonelee 2017-07-14 14:25 阅读:3688 评论:0 推荐:0

机器学习算法选择

bonelee 2017-07-14 14:08 阅读:187 评论:0 推荐:0

摘要提取算法——本质上就是pagerank，选择rank最高的句子作为摘要，如果结合word2vec应该有非常好的效果

bonelee 2017-07-14 10:09 阅读:1177 评论:0 推荐:0

python spark 求解最大最小平均

bonelee 2017-07-12 10:15 阅读:595 评论:0 推荐:0

python spark 求解最大最小平均中位数

bonelee 2017-07-12 09:50 阅读:1284 评论:0 推荐:0