#一、相关信息 实验班级 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning 实验要求 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12085 实验目标 掌握朴素贝叶斯算 ...
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2021-06-28 18:55:34
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X-Pack已经开源，预计Elasticsearch6.3版本会全面集成，不再收费。赶紧体验一下强大的X-Pack吧！1、X-Pack概览X-Pack简介1）利用X-Pack拓展可能性。X-Pack是集成了多种便捷功能的单个插件—security、alerting、monitoring、reporting、graph探索和machinelearning—您可以在ElasticStack中放心地使用
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2020-12-15 12:30:31
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【内容简介】系统详解分类器性能指标，什么是准确率-Accuracy、精确率-Precision、召回率-Recall、F1值、ROC曲线、AUC曲线、误差-Error、偏差-Bias、方差-Variance及Bias-VarianceTradeoff在任何领域，评估（Evaluation）都是一项很重要的工作。在MachineLearning领域，定义了许多概念并有很多手段进行评估工作1混淆矩阵-
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2020-11-30 15:15:08
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给妹子的深度学习系列教程干货|给妹纸的深度学习教学(0)——从这里出发给妹纸的深度学习教学(1)——从LeNet开始干货|给妹纸的深度学习教学(2)——拿NIN试水第三天的语音通话结束了，那趁热写一下文章吧，本文主要包括如下几个方面：MachineLearning/DeepLearning相关的学习资料/视频如何使用训练好的model进行预测VGGnetwork简要介绍使用VGG19来训练cifa
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2020-11-27 11:42:06
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1.machinelearning的好伙伴numpy import numpy as np from numpy import pi # np.array()函数，print(help(np.array))文档 vector = np.array([5,10,15,20]) print(vector ...
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2020-06-08 23:39:48
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《机器学习入门》本书通过通俗易懂的语言，丰富的图示和经典的案例，让广大机器学习爱好者轻松入门机器学习MachineLearning，有效地降低了学习的门槛。本书共分11章节，覆盖的主要内容有机器学习概述、数据预处理、K近邻算法、回归算法、决策树、K-means聚类算法、随机森林、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络（卷积神经网络、Keras深度学习框架）、人脸识别入门等。从最简单的常识出发来切入AI领
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2020-03-15 10:04:46
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模型是否有用。就需要模型评估。最好的评估办法是利用已经明确知道结果的数据运行生成的算法模型进行验证，或者，采用重新采样，使用新的数据来评估算法模型。 ...
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2020-03-03 10:36:10
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为了生成最优化的算法模型，必须对数据进行理解。最快、最有效的方式是通过数据的可视化来加强对数据的理解。 接下来将通过matplotlib对数据可视化，以加强对原始数据集的理解。 单一图表 直方图（Histogram）又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据的分布情况 ...
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2020-02-10 21:01:34
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为了得到更准确的结果，必须理解数据的特征、分布情况，以及需要解决的问题，以便建立和优化算法模型。 简单的查看数据 审查数据的维度 审查数据的类型和属性 总结查看数据分类的分布情况 通过描述性统计分析数据 理解数据属性的相关性 审查数据的分布状态 简单的查看数据 对数据的简单审视，是加强对数据的理解最 ...
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2020-02-10 18:13:21
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查看数据本身也是一个很好理解数据的方法，通过查看数据可以直观的看到数据的特征，数据的类型以及大概的数据分布范围。 1 #查看数据的前10行 2 print(dataset.head(10)) separ-length separ-width petal-length petal-width clas ...
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2020-02-08 11:23:23
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