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SciPyCon 2018 sklearn 教程(下)
编程算法
聚类算法
监督学习
无监督学习
线性回归
在前面的章节和笔记本中,我们将数据集分为两部分:训练集和测试集。 我们使用训练集来拟合我们的模型,并且我们使用测试集来评估其泛化能力 - 它对新的,没见过的数据的表现情况。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
859
0
计算与推断思维 十三、预测
编程算法
线性回归
serverless
数据科学的一个重要方面,是发现数据可以告诉我们什么未来的事情。气候和污染的数据说了几十年内温度的什么事情?根据一个人的互联网个人信息,哪些网站可能会让他感兴趣?病人的病史如何用来判断他或她对治疗的反应?
ApacheCN_飞龙
2022-12-01
2.3K
0
写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习
卷积神经网络
强化学习
监督学习
线性回归
神经网络
使用深度学习,我们仍然是习得一个函数f,将输入X映射为输出Y,并使测试数据上的损失最小,就像我们之前那样。回忆一下,在 2.1 节监督学习中,我们的初始“问题陈述”:
ApacheCN_飞龙
2022-12-01
336
0
Python 数据科学手册 5.7 支持向量机
线性回归
人脸识别
scikit-learn
机器学习
支持向量机(SVM)是一种特别强大且灵活的监督算法,用于分类和回归。 在本节中,我们将探索支持向量机背后的直觉,及其在分类问题中的应用。
ApacheCN_飞龙
2022-12-01
905
0
Python 数据科学手册 5.6 线性回归
线性回归
scikit-learn
机器学习
神经网络
深度学习
就像朴素贝叶斯(之前在朴素贝叶斯分类中讨论)是分类任务的一个很好的起点,线性回归模型是回归任务的一个很好的起点。 这些模型受欢迎,因为它们可以快速拟合,并且非常可解释。 你可能熟悉线性回归模型的最简单形式(即使用直线拟合数据),但是可以扩展这些模型,来建模更复杂的数据行为。
ApacheCN_飞龙
2022-12-01
552
0
Scikit-learn 秘籍 第五章 模型后处理
线性回归
这个秘籍中,我们会创建交叉验证,它可能是最重要的模型后处理验证练习。我们会在这个秘籍中讨论 k-fold 交叉验证。有几种交叉验证的种类,每个都有不同的随机化模式。K-fold 可能是一种最熟知的随机化模式。
ApacheCN_飞龙
2022-12-01
414
0
Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距离向量构建模型
线性回归
图像处理
scikit-learn
机器学习
神经网络
这一章中,我们会涉及到聚类。聚类通常和非监督技巧组合到一起。这些技巧假设我们不知道结果变量。这会使结果模糊,以及实践客观。但是,聚类十分有用。我们会看到,我们可以使用聚类,将我们的估计在监督设置中“本地化”。这可能就是聚类非常高效的原因。它可以处理很大范围的情况,通常,结果也不怎么正常。
ApacheCN_飞龙
2022-12-01
786
0
ApacheCN 深度学习译文集 2020.9
tensorflow
卷积神经网络
keras
线性回归
神经网络
协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标。——《原则》,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前言 一、TensorFlow 简介 二、回归 三、神经网络:感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet
ApacheCN_飞龙
2020-09-29
1.3K
0
DeepLearningAI 学习笔记 1.2 logistic 回归
线性回归
深度学习
logistic 回归属于广义线性回归。所谓广义线性回归,就是在线性回归的模型上加一些东西,使其适应不同的任务。
ApacheCN_飞龙
2019-02-15
388
0
TensorFlow HOWTO 1.1 线性回归
线性回归
编程算法
导入数据,并进行预处理。我们使用鸢尾花数据集中的后两个品种,根据萼片长度预测花瓣长度。
ApacheCN_飞龙
2019-02-15
446
0
【番外】线性回归和逻辑回归的 MLE 视角
线性回归
y=z+ϵ, ϵ∼N(0,σ2)y = z + \epsilon, \, \epsilon \sim N(0, \sigma^2)y=z+ϵ,ϵ∼N(0,σ2)
ApacheCN_飞龙
2019-02-15
457
0
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