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摘要： 对于机器学习问题来说，或许找到一个正确的模型是相当重要的，不同的模型对于数据集的大小以及解决的问题都不一样，sklearn官网有一张图可以清晰的告诉我们，如何选择一个适合的模型： 参考资料： 1、https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_lea 阅读全文

摘要： 降维是机器学习中很重要的一种思想。在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“ 维度灾难 ”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维思想就 阅读全文

摘要： 什么是样本不平衡 对于二分类问题，如果两个类别的样本数目差距很大，那么训练模型的时候会出现很严重的问题。举个简单的例子，猫狗图片分类，其中猫有990张，狗有10张，这时候模型只需要把所有输入样本都预测成猫就可以获得99%的识别率，但这样的分类器没有任何价值，它无法预测出狗。 类别不平衡（class- 阅读全文

摘要： 参考资料 1、https://mp.weixin.qq.com/s/g-gygsxJVWHBjaNpjlSvkw 2、https://mp.weixin.qq.com/s/cPxy26ma9iwKni9IA7YZ0Q 3、https://mp.weixin.qq.com/s/YjBQgB2Y5Zcx 阅读全文

摘要： 参考资料 1、https://mp.weixin.qq.com/s/yvQMFZuYlPKujfMmEC_Wvg 2、https://mp.weixin.qq.com/s/ShkmhTkYksJyZ0pO07-y7Q 3、https://mp.weixin.qq.com/s/MYhZsR_UFCLv 阅读全文