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机器学习算法与Python学习

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这些Python库虽然冷门,但功能真的很强大!
在本文中,我们将介绍一些用于数据科学方面的Python库,它们并不像pandas、scikit-learn 和 matplotlib那么知名,但一样非常实用的库。欢迎大家评论区补充~
昱良
2020-08-06
8220
干货 | 详解scikit-learn中随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)的参数调优
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 转自:博客园 作者:jasonfreak 连接:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解 2 如何调参?   2.1 调参的目标:偏差和方差的协调   2.2 参数对整体模型性能的影响   2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法     2.3
昱良
2018-04-08
10.1K0
原创:scikit-learn 在Ubuntu上环境的搭建详解
之前一直想在Ubuntu下搭建一个机器学习的框架,由于忙于各种事情一直拖到先在。终于在上周成功的在Ubuntu下搭建了scikit-learn的学习矿机。 首先介绍一下scikit-learn 机器学习框架,他是非常流行的开源机器学习框架,基于Python的机器学习模块,基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的,目前也是由社区自愿者进行维护。Scikit-Learn的官方网站是http://scikit-learn.org/stable/,在上面可以找到相关的
昱良
2018-04-04
6720
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