当前标签：机器学习

How to handle Imbalanced Classification Problems in machine learning?

bonelee 2018-05-24 17:48 阅读:1011 评论:0 推荐:0

Using SMOTEBoost(过采样) and RUSBoost（使用聚类+集成学习） to deal with class imbalance

bonelee 2018-05-24 17:30 阅读:5682 评论:1 推荐:0

随机森林特征选择

bonelee 2018-05-24 17:04 阅读:4295 评论:0 推荐:0

python 特征选择绘图 + mine

bonelee 2018-05-24 10:05 阅读:1728 评论:2 推荐:0

k最邻近算法——加权kNN

bonelee 2018-05-07 23:31 阅读:4451 评论:0 推荐:0

岭回归与Lasso回归

bonelee 2018-05-05 22:17 阅读:6913 评论:0 推荐:0

简单多元线性回归（梯度下降算法与矩阵法）

bonelee 2018-05-05 21:46 阅读:10383 评论:0 推荐:0

tensorflow 线性回归解决 iris 2分类

bonelee 2018-05-05 20:04 阅读:947 评论:0 推荐:0

神经网络激活函数

bonelee 2018-05-05 12:10 阅读:1755 评论:0 推荐:0

tflearn 中文汉字识别模型试验汇总

bonelee 2018-05-01 23:28 阅读:1426 评论:0 推荐:0

numpy.argmax 用在求解混淆矩阵用

bonelee 2018-05-01 15:28 阅读:1427 评论:0 推荐:0

TensorFlow 图像预处理（一）图像编解码，图像尺寸调整

bonelee 2018-04-24 17:40 阅读:5951 评论:0 推荐:0

迁移学习算法之TrAdaBoost ——本质上是在用不同分布的训练数据，训练出一个分类器

bonelee 2018-04-23 20:28 阅读:10656 评论:0 推荐:0

数据不够怎么训练深度学习模型？不妨试试迁移学习 ——重用神经网络的结构2

bonelee 2018-04-23 20:02 阅读:5622 评论:0 推荐:1

基于深度学习和迁移学习的识花实践——利用 VGG16 的深度网络结构中的五轮卷积网络层和池化层，对每张图片得到一个 4096 维的特征向量，然后我们直接用这个特征向量替代原来的图片，再加若干层全连接的神经网络，对花朵数据集进行训练（属于模型迁移）

bonelee 2018-04-23 19:47 阅读:14648 评论:1 推荐:4

一文看懂迁移学习：怎样用预训练模型搞定深度学习？ ——重用神经网络的结构

bonelee 2018-04-23 19:36 阅读:27791 评论:0 推荐:2

迁移学习

bonelee 2018-04-23 16:04 阅读:7145 评论:0 推荐:0

DBSCAN

bonelee 2018-04-02 12:06 阅读:44581 评论:0 推荐:4

最大信息系数——检测变量之间非线性相关性

bonelee 2018-03-26 16:11 阅读:26978 评论:0 推荐:2

机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？

bonelee 2018-03-23 18:50 阅读:18810 评论:1 推荐:5