1. 数据预处理；2. 特征工程；3. 模型选择/融合；4. 模型训练/测试；5. 其他问题；6. 模型评估。 ...
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2020-04-18 23:05:16
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1. 机器学习的步骤 数据，模型选择，训练，测试，预测 2. 安装机器学习库sklearn pip list 查看版本 python -m pip install --upgrade pip pip install -U scikit-learn pip uninstall sklearn pip ...
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编程语言 时间：
2020-04-16 16:55:07
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错误的开始是。。。。我点击了电脑开始配置。。。。后面是错误的一些垃圾记录 a.先建立好模型 （1/选择Console线，PC Switch分别选择RS 232 Console端口） （2/选择Copper Straight-Through，PC Switch分别选择 FastEthernet Fas ...
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2020-03-12 23:41:42
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我们知道常见的软件生存周期模型有瀑布模型、增量模型、增量构造模型、演化模型、螺旋模型、喷泉模型等。 不同的项目采用不同的模型，模型的定义阐述了模型中过程活动的组织方式，决定了模型的特点，从而决定了其适用场景及局限性 ，选用正确的软件生存周期模型对开发出一个实用的软件有着极大的帮助。确立软件生存周期模 ...
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2020-02-23 14:39:27
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模型过拟合欠拟合 训练误差和泛化误差 训练误差 指模型在训练数据集上表现出的误差 泛化误差 指模型在任意?个测试数据样本上表现出的误差的期望 我们的注意力应集中于降低泛化误差，使模型具有更好的普适性。 模型选择 验证数据集 （validation set） 预留?部分在训练数据集和测试数据集以外的数 ...
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2020-02-19 21:02:57
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选择并训练模型 至此，我们已明确了问题，并对数据进行了预处理。现在我们选择并训练一个机器学习模型。 在训练集上训练模型 这个过程相对来说较为简单，我们首先训练一个线性回归模型： from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg = L ...
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2020-02-15 15:04:10
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训练误差和泛化误差 需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函 ...
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2020-02-15 13:40:33
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过拟合、欠拟合及其解决方案 1. 过拟合、欠拟合的概念 2. 权重衰减（通过l2正则化惩罚权重比较大的项） 3. 丢弃法(drop out) 4. 实验 1.过拟合、欠拟合的概念 1.1训练误差和泛化误差 前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并 ...
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2020-02-15 11:52:09
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其他问题 1. 模型选择、欠拟合和过拟合 1.1 训练误差和泛化误差 1.2 模型选择 1.2.1 验证数据集 1.2.2 $K$ 折交叉验证 由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据不够用时，预留大量的验证数据显得太奢侈。一种改善的方法是$K$折交叉验证（$K$ fold cross valida ...
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2020-02-06 23:24:59
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Scikit-learn Scikit-learn是Python中开发和实践机器学习的类库之一，依赖于Scipy及其相关类库来运行。 Scikit-learn的基本功能主要分为六大类：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据处理。需要指出的是，由于Scikit-learn本身不支持深度学习，也不支 ...
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2020-02-01 13:00:26
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