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随笔分类 -  机器学习

• 机器学习的非监督学习总结
  摘要：#分解：可以学习Sklearn的用户指南中独立成分分析、因子分析、稀疏编码等 https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#decompositionsimport numpy as npfrom sklearn.dataset 阅读全文
  posted @ 2020-08-06 09:23 憋玩意 阅读(168) 评论(0) 推荐(0)
• sklearn机器学习的监督学习的各个模型主要调参参数
  摘要：#正则化：降低模型的复杂度，避免过拟合。 #加载模块 from sklearn.datasets import load_iris import joblib from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear 阅读全文
  posted @ 2020-07-29 16:11 憋玩意 阅读(945) 评论(0) 推荐(0)
• 主题建模：隐含狄利克雷分布
  摘要：在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理，这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型。除了scikit-learn, 还有spark MLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库，使用的原理基本类似，本文关注于scikit-learn中LDA主题模型的使用 阅读全文
  posted @ 2020-07-14 09:23 憋玩意 阅读(463) 评论(0) 推荐(0)
• pytorch坑
  摘要：1.是公司网络限制，每次都是下载一半断掉，比较坑 2.pytorch安装版本不对 解决终极命令： 1.在anaconda选择对的环境，如下:（环境可以选择相同的，避免重复下载包） 2.在当前环境下执行操作命令： conda install pytorch torchvision cpuonly -c 阅读全文
  posted @ 2020-07-10 14:33 憋玩意 阅读(310) 评论(0) 推荐(0)
• sklearn学习总结
  摘要：在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验，我做一个总结的笔记。另外，我也想把这篇笔记一直 阅读全文
  posted @ 2020-07-06 10:57 憋玩意 阅读(704) 评论(1) 推荐(0)