机器学习与统计学

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编程算法

统计学家

100天搞定机器学习|day43 几张GIF理解K-均值聚类原理

无监督学习是指从无标注数据中学习模型的机器学习问题。无标注数据是自然得到的数据,模型表示数据的类别、转换或概率无监督学习的本质是学习数据中的统计规律或潜在结构,...

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统计学家

机器学习术语表

一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有...

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统计学家

来!一起捋一捋机器学习分类算法

可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征、优缺点吗?比如说,你可以快速地回答下面的问题么:

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统计学家

100天搞定机器学习|day40-42 Tensorflow Keras识别猫狗

前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程,实现猫、狗的识别。

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统计学家

安利!这是我见过最好的NumPy图解教程

NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作...

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统计学家

100道练习带你玩转Numpy

Numpy是用Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一,它可以用来存储和处理大型矩阵,并且Numpy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处...

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统计学家

Adaboost, GBDT 与 XGBoost 的区别

最近总结树模型,尝试将主流 Boosting 实现方式做一个分析汇总,文中部分内容借鉴了知乎答案,已于参考链接中标识。

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统计学家

100天搞定机器学习|day38 反向传播算法推导

上集我们学习了反向传播算法的原理,今天我们深入讲解其中的微积分理论,展示在机器学习中,怎么理解链式法则。

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统计学家

15分钟进击Kaggle大赛top2%

读者朋友们,你们好,我是Abhay Pawar,平时热衷于参加一些机器学习的比赛,不知道你以前有没有听过kaggle比赛,如果你参加过就会知道这个比赛是非常有趣...

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统计学家

提速30倍!这个加速包让Python代码飞起来

Python是社区里最受喜爱的编程语言!它是目前为止最易使用的语言,因为它的代码短小精悍,符合人们的思维方式,也符合人们的阅读习惯。

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统计学家

用有趣的方式解释梯度下降算法

本文为3Blue1Brown神经网络课程讲解第二部分《Gradient descent, how neural networks learn 》的学习笔记,观看...

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统计学家

【腾讯实验室】推荐一些优秀的算法学习网站

https://www.zhihu.com/question/20368410/answer/726247443

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统计学家

机器学习5大数学知识(附详细课程资源)

机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域,该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习,找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。

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统计学家

一个完整机器学习项目流程总结

现在机器学习应用越来越流行,了解机器学习项目的流程,能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。

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统计学家

各种分类算法的优缺点

二、对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。

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统计学家

融合机器学习模型:一种提升预测能力的方法

幸运的是,结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提...

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统计学家

如何口述机器学习模型原理

作者:Ricky翘 zhuanlan.zhihu.com/p/34128571 有时碰到跟别人聊起模型的熟悉时,不免要阐述下模型的原理,但一般口头交流都比较难...

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统计学家

机器学习100问|在对数据进行预处理时,应该怎样处理类别型特征?

低、中、高三档,并且存在“高>中>低”的排序关系。序号编码会按照大小关系对类别型特征赋予一个数值ID,例如高表示为3、中表示为2、低表示为1,转换后依然保留了大...

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统计学家

机器学习算法优缺点对比及选择(汇总篇)

本文的目的,是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结,同时添加了部分自身总结,在这里,依据实际使用中的经验,将...

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统计学家

概率论与数理统计公式整理(完整版)

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