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从气象到AI

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读取csv（tsv）文件出错

用以下语句读tsv文件：df_in=pd.read_csv('../data/voyage_report_20220623.tsv', sep='\t')报错如下：ParserError: Error tokenizing data. C error: EOF inside string starting at row 15212改成：df_in=pd.read_csv('../data/voyage_report_20220623.tsv', sep='\t',quoting=csv.QUOTE_NONE

2022-06-24

1.8K0

模型融合—— stacking详细讲解

上半部分是用一个基础模型进行5折交叉验证，如：用XGBoost作为基础模型Model1，5折交叉验证就是先拿出四折作为training data，另外一折作为testing data。注意：在stacking中此部分数据会用到整个traing set。如：假设我们整个training set包含10000行数据，testing set包含2500行数据，那么每一次交叉验证其实就是对training set进行划分，在每一次的交叉验证中training data将会是8000行，testing data是2000行。

2020-06-08

1.5K0

从决策树到XGBOOST

决策树机器学习深度学习人工智能神经网络

XGBoost在机器学习领域可谓风光无限，作为从学术界来的模范生，帮助工业界解决了许多实际问题，真可谓：

2020-06-07

1.1K0

强化学习-理解Q-learning，DQN，全在这里~

神经网络机器学习深度学习人工智能游戏

本文简要地介绍强化学习（RL）基本概念，Q-learning，到Deep Q network（DQN），文章内容主要来源于Tambet Matiisen撰写的博客，以及DeepMind在2013年的文章“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”。

2020-06-05

1.8K0

马尔可夫链模型是什么？

它是随机过程中的一种过程，一个统计模型，到底是哪一种过程呢？好像一两句话也说不清楚，还是先看个例子吧。

2020-06-05

7070

RF、GBDT、XGBoost面试级整理

编程算法学习方法机器学习决策树

由于本文是基于面试整理，因此不会过多的关注公式和推导，如果希望详细了解算法内容，敬请期待后文。

2020-06-03

6650

决策树与随机森林

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射），而决策树可以找到非线性分割。

2020-06-02

1K0

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