Trouvaille_fighting

2021年9月28日

摘要： 1 比赛常见名词： Feature 特征变量，也叫自变量，是样本可以观测到的特征，通常是模型的输入。 Label 标签，也叫目标变量，需要预测的变量，通常是模型的标签或者输出。 Train Data 训练数据，有标签的数据，由举办方提供。 Test Data 测试数据，标签未知，是比赛用来评估得分阅读全文

posted @ 2021-09-28 11:32 Trouvaille_fighting 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)

如何提升自己的科研能力？

摘要： 1 求诸文献读本领域的综述方向要稍微具体一些年份要近确定这个方向的大框架，有哪些具体的子方向每个方向都做了什么样的研究，大致有哪些方法如果这个方向好多年都没有新综述，那么这个方向的研究意义就不大了经过这步，那么就可以选出一个感兴趣的小方向，作为自己接下来的研究目标了海量读文献，找到创阅读全文

posted @ 2021-09-28 10:19 Trouvaille_fighting 阅读(1752) 评论(0) 推荐(0)

2021年9月27日

动手学机器学习v2-00,01,02 深度学习需要学些什么

摘要： 1 需要学到什么 2 资源课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2 教材：http://zh-v2.d2l.ai/ 课程论坛讨论：https://discuss.d2l.ai/c/16 Pytorch论坛：https://discuss.pytorch.org/ 3 深度阅读全文

posted @ 2021-09-27 15:50 Trouvaille_fighting 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)

聚类算法8-算法选择指导

摘要：在计算的过程中，如何选择合适的算法进行计算，可以参考scikit learn官方给的指导意见：阅读全文

posted @ 2021-09-27 11:11 Trouvaille_fighting 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)

聚类算法7-案例-探究用户对物品类别的喜好细分

摘要：探究用户对物品类别的喜好细分应用pca和K-means实现用户对物品类别的喜好细分划分数据如下： order_products__prior.csv：订单与商品信息字段：order_id, product_id, add_to_cart_order, reordered products.cs 阅读全文

posted @ 2021-09-27 11:07 Trouvaille_fighting 阅读(347) 评论(0) 推荐(0)

聚类算法6-特征降维（低方差过滤、相关系数、主成分分析法）

摘要： 1 降维 1.1 定义降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程降低随机变量的个数正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大 1.2 降维的两种方式特征选择主成分分析（相阅读全文

posted @ 2021-09-27 10:46 Trouvaille_fighting 阅读(2215) 评论(0) 推荐(0)

2021年9月26日

聚类算法4-模型评估（SSE、“肘”部法、SC系数和CH系数）

摘要： 1 误差平方和(SSE）误差平方和的值越小越好在k-means中的应用: 公式各部分内容（k=2）: 举例：下图中数据-0.2, 0.4, -0.8, 1.3, -0.7, 均为真实值和预测值的差总结： SSE图最终的结果,对图松散度的衡量.(eg: SSE(左图)<SSE(右图)) SSE 阅读全文

posted @ 2021-09-26 10:57 Trouvaille_fighting 阅读(7915) 评论(0) 推荐(1)

聚类算法3-K-means聚类算法实现流程

摘要： 1 K-means解释 k-means其实包含两层内容： - K : 初始中心点个数（计划聚类数） - means：求中心点到其他数据点距离的平均值 2 k-means聚类步骤 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚阅读全文

posted @ 2021-09-26 10:49 Trouvaille_fighting 阅读(2215) 评论(0) 推荐(0)

聚类算法2-聚类算法api初步使用

摘要： 1 api介绍 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8) 参数: n_clusters:开始的聚类中心数量，产生的质心数。方法: estimator.fit(x) estimator.predict(x) estimator.fit_predict(x) fit_p 阅读全文

posted @ 2021-09-26 10:20 Trouvaille_fighting 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)

聚类算法1-概念、聚类算法和分类算法的区别

摘要： 1 聚类算法的概念一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离聚类算法分类粗聚类细聚类 2 聚类算法与分类算法最大的区别聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。 3 聚类算法在现实中的应用用户画像，广告阅读全文

posted @ 2021-09-26 09:58 Trouvaille_fighting 阅读(1277) 评论(0) 推荐(0)

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