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搜索关键字:anaconda 数据挖掘 机器学习    ( 12837个结果
【李宏毅机器学习】2. 误差从哪来?
误差来源 bias variance 比喻:打靶 真实的Function$\widehat$ 通过训练集得到的最优解$f^*$ $f^*\(是\)\widehat$的一个估计 $\widehat$就是靶心,我们打靶的目标 $f^*$是打靶的结果,与靶心的距离即为误差 假设要估计变量$x$的均值$\m ...
分类:其他好文   时间:2020-10-13 17:51:44    阅读次数:42
论文翻译:关于边缘计算与区块链结合系统研究的综述
关于边缘计算与区块链结合系统研究的综述 (老早之前翻译的一篇文章,论文名我忘了,大家将就看吧,如果作者认为侵权了,请留言,马上删除。) 摘要:区块链作为加密货币的底层技术,受到了广泛的关注。它被广泛应用于智能电网、物联网等领域。然而,区块链存在一个显著的可伸缩性障碍,这限制了它支持频繁事务的服务能力 ...
分类:其他好文   时间:2020-10-13 17:30:49    阅读次数:25
pycaret模型分析之绘制模型结果
分析训练完成的机器学习模型的性能是任何机器学习工作流程中必不可少的步骤。 在PyCaret中分析模型性能就像编写plot_model一样简单。 该函数将受训的模型对象和图的类型作为plot_model函数中的字符串。 分类: Name Plot Area Under the Curve ‘auc’ ...
分类:其他好文   时间:2020-10-13 17:03:38    阅读次数:22
京东数科风险算法与技术——特征工程的黑色艺术
特征工程的黑色艺术 Original agg & evan 京东数科风险算法与技术 5/29 易有太极,是生两仪,两仪生四象,四象生八卦。 ——《易传·系辞上传》 《特征工程的黑色艺术》 想象一下,当今社会备受瞩目的人工智能和数据挖掘算法工程师每天大部分时间都在做什么呢?是花大量时间手推公式,还是思 ...
分类:编程语言   时间:2020-10-13 16:55:19    阅读次数:30
Python基础-Anaconda集成环境安装
Python基础-Anaconda集成环境安装 Anaconda的特点 开源 安装过程简单 免费的社区支持 其特点的实现主要基于Anaconda拥有的: conda包 环境管理器 1000+开源库 Anaconda的适用平台和安装条件 适用平台 Anaconda是跨平台的,可以在以下系统中安装和使用 ...
分类:编程语言   时间:2020-10-09 21:02:55    阅读次数:38
机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现
机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现 【线性回归】 如果要用一句话来解释线性回归是什么的话,那么我的理解是这样子的: **线性回归,是从大量的数据中找出最优的线性(y=ax+b)拟合函数,通过数据确定函数中的未知参数,进而进行后续操作(预测) **回归的概念是从统计学的角度得出的,用抽样 ...
分类:其他好文   时间:2020-10-08 19:45:53    阅读次数:36
服务器搭建jupyter
Q1:xpinyin模块打包之后显示找不到指定文件Mandarin.dat description: 见标题 answer: 在Anaconda\Lib\site-packages\xpinyin路径下找到__init__.py 然后在__init__.py中编辑,找到 data_path = os ...
分类:其他好文   时间:2020-10-05 22:32:11    阅读次数:56
【机器学习】决策树
Decision Tree 决策树 决策树的定义和直观解释 决策树定义 决策树是一类常见的机器学习方法。本质就是一棵树,这棵树表示的含义如下: 每个非叶子结点对应一个判定问题 每个叶子结点对应一个决策结果 每一条从根到叶的路径对应一个完整的决策过程 决策树模型的特点 优点 可解释性极强,常用于医疗诊 ...
分类:其他好文   时间:2020-10-05 22:31:25    阅读次数:37
谈谈Anaconda
1. 引言 这里主要记录一下conda和pip的常用用法,顺便谈谈anaconda/conda/pip之间的一些区别。 2. 谈谈anaconda/conda/pip anaconda:简单来说,anaconda就是一个包含conda这个通用包管理器以及这种数据科学包的发行版软件 conda:其实就 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-24 20:53:28    阅读次数:60
2019年Philip S. Yu团队的图神经网络综述
使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系,然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理,所以使用深度学习方法来处理。AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks论文回顾图神经网络(GNN)在文本挖掘和机器学习领域的发展,将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论图神经网络跨各种领域的应用、总结开源代码、
分类:其他好文   时间:2020-09-23 23:34:52    阅读次数:45
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