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教程指引

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教程从头开始在Python中实现k最近邻居

k近邻法(或简称为kNN)是一种易于理解和实现的算法,也是一种功能强大的工具。

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如何在Python中从零开始实现随机森林

决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。

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浅谈用Python计算文本BLEU分数

BLEU,全称为Bilingual Evaluation Understudy(双语评估替换),是一个比较候选文本翻译与其他一个或多个参考翻译的评价分数。

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如何使用scikit-learn在Python中生成测试数据集

测试数据集是一个微型的手工数据集,你可以用它来测试机器学习算法或者工具。

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如何在Weka中加载CSV机器学习数据

原文地址:https://machinelearningmastery.com/load-csv-machine-learning-data-weka/

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如何使用Python基线预测进行时间序列预测

建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。

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如何重构你的时间序列预测问题

你不必按照原样对你的时间序列预测问题进行建模。

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Python时间序列预测案例研究:巴尔的摩年度用水量

时间序列预测是一个过程,获得良好预测的唯一方法就是练习这个过程。

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如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型

我们都知道用于时序分析和预测的ARIMA模型可能很难配置。

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多层感知器神经网络速成课

人工神经网络是一个令人神往的研究领域,尽管当新手入门的时候它们可能会令人生畏。

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通过5个简单序列预测实例学习LSTM递归神经网络

它要求你考虑观测的顺序,并且使用像长短期记忆(LSTM)递归神经网络这样有记忆性的,并且可以学习观测之间时间依赖性的模型。

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在Keras中如何对超参数进行调优?

由于没有一个成熟的理论来解释神经网络,所以配置神经网络通常是困难的,经常被同学们调侃为“炼丹”。

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深度学习领域四个不可不知的重大突破

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使用Keras在训练深度学习模型时监控性能指标

Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。

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机器学习教程:朴素贝叶斯文本分类器

在本教程中,我们将讨论朴素贝叶斯文本分类器。朴素贝叶斯是最简单的分类器之一,只涉及简单的数学表达,并且可以使用PHP,C#,JAVA等语言进行编程。

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机器学习教程:最大熵文本分类器

在本教程中,我们将讨论最大熵文本分类器,也称为MaxEnt分类器。最大熵分类器是自然语言处理,语音和信息检索问题中常用的判别分类器。使用像JAVA...

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从基础知识到实际应用,一文了解机器学习非凸优化技术

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从零开始学Python26-Logistic回归

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SafePredict:使用拒绝机制保证正确率的机器学习元算法

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深入浅出机器学习-线性回归Linear regression

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