1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？ 在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发 ...
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2021-02-01 12:24:44
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sklean数据集 sklearn.datasets 加载获取流行数据集 datasets.load_*() 获取小规模数据集，数据包含在datasets里 datasets.fetch_*(data_home=None) 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表 ...
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2021-01-29 12:02:49
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有监督学习的一般流程： 过拟合问题：所选模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测很差。 模型选择的方法： ①正则化：把对已知数据的训练误差和模型复杂度降到最小。 ②交叉验证，数据比较少时，将数据集随机切分，组合为训练集和测试集。 Scikit-learn ...
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2021-01-27 14:02:50
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无监督学习 通俗来讲，无监督学习就是没有目标值 无监督学习包含算法 聚类 K-means(K均值聚类) 降维 PCA K-means原理 K-means的聚类效果图 K-means聚类步骤 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中 ...
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2021-01-26 12:18:25
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朴素贝叶斯算法 什么是朴素贝叶斯分类方法 条件概率与联合概率 联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率 记作：P(A,B) 特性：P(A, B) = P(A)P(B) 条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率 记作：P(A|B) 特性：P(A1,A2|B) = P(A1| ...
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2021-01-22 12:09:06
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K-近邻算法 什么是K-近邻算法 你的“邻居”来推断出你的类别 1、K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 1.2 距离公 ...
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2021-01-16 11:59:04
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我认为机器学习中的模型应该用以下第三条解释。 a system of postulates, data, and inferences presented as a mathematical description of an entity or state of affairs 假设、数据和推论的 ...
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2021-01-14 11:26:56
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简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown,其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果,用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 pip安装 pip install jupyter 生 ...
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2021-01-14 10:48:02
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##引言 ###由于本节代码比较简单，就不上代码了，一切以截图为准 ###学习目标 了解Numpy运算速度上的优势 应用numpy的基本操作 ###开发工具 python3.8 jupyter notebook ##1、numpy的介绍 ###Numpy（Numerical Python）是一个开源 ...
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2021-01-11 11:19:32
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Python 是面向对象、解释型的编程语言优点：简洁、易学、几乎全能、支持面向对象 Python能做什么？数据分析与挖掘、黑客逆向编程、网络爬虫、机器学习、开发WEB项目、开发游戏、自动化运维 Python的安装官网下载：https://www.python.org/downloads/window ...
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2021-01-07 11:57:31
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