随笔分类 - 机器学习
摘要：https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83040541
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/79477547
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摘要：lightGBM所需的glibc2.14 看一眼支持的： 会缺少2.14 网盘有编译好的，下载直接安装：（最好先备份） 安装后重新看一眼，就有了。重启python应用即可 https://blog.csdn.net/qq_35556064/article/details/88861509
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摘要：https://blog.csdn.net/KeyCoder/article/details/79188853
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摘要：https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/10587512.html
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摘要：转载自，更多戳： https://woaielf.github.io/2017/03/20/sta all/ https://woaielf.github.io/category/ 数据科学
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摘要：有监督学习中，预测误差的来源主要有两部分，分别为 bias 与 variance，模型的性能取决于 bias 与 variance 的 tradeoff ，理解 bias 与 variance 有助于我们诊断模型的错误，避免 over fitting 或者 under fitting. 原文在这里:
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摘要：安装(不要用root) 安装anaconda3，然后ln s bin目录下的jupyter命令到/usr/bin目录下 生成密码备用 敲 进入交互终端 然后复制整个 生成jupyter配置文件： 看一眼 是否存在,默认情况下并不存在需要自行创建。使用 命令生成配置文件： 设置配置文件，设置密码： 参
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摘要：https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 使用sklearn做单机特征工程 目录 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2
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摘要：地址 https://github.com/apachecn/hands-on-ml-zh 目录结构 零、前言 第一部分 机器学习基础 一、机器学习概览 二、一个完整的机器学习项目 三、分类 四、训练模型 五、支持向量机 六、决策树 七、集成学习和随机森林 八、降维 第二部分 神经网络与深度学习 九
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摘要：预处理 离散化 等值分箱 等量分箱 独热 one-hot 标准化 最小最大 min-max z-score l2 标准化 归一化 特征选择 ANOVA 信息增益/信息增益率 模型验证 评价指标 回归 MSE R 方 分类 准确率 精确率 召回率 F1 得分 宏平均 F1 微平均 F1 聚类 互信息
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摘要：机器学习概念 定义：对于某给定的 ，在合理的 的前提下，某计算机程序可以自主学习任务T的 ； 随着提供合适、优质、大量的经验E，该程序对于任务T的性能逐步提高。 从机器学习的概念转化为实际的开发思路： 算法T：根据业务需要和数据特征，选择则相关的算法。模型E：基于数据和算法构建出来的模型。评估/测试
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摘要：转自: https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 https://blog.csdn.net/qq_15807167/article/details/62222151 博主这里有很多很好的基础入门文章: https://blog.c
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摘要：先配置免登录 先准备了7个节点 每台机器都修改hosts文件如下: 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain loc
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浙公网安备 33010602011771号