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全部文章（共258篇）

特征工程-特征提取

特征提取将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类: 字典特征提取(特征离散化) 文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）字典特征提取作用：对字典数...

2021-02-01

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cart剪枝

为什么要剪枝 •横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。 •实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。 •随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的，然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。出现这种情况的原因...

2021-01-31

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决策树算法简介

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树。 ...

2021-01-30

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逻辑回归介绍

逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。逻辑回归的原理要想掌握逻辑回归，必须掌握两点：逻辑回归中，其输入值是什么如何判...

2021-01-29

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sklearn模型的保存和加载

sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib 保存：joblib.dump(estimator, 'test.pkl') 加载：estimator = joblib.load('test.pkl') ...

2021-01-28

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欠拟合和过拟合

过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单) ...

2021-01-27

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线性回归案例

from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sk...

2021-01-26

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梯度下降法介绍

全梯度下降算法(Full gradient descent），随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent），随机平均梯度下降算法（Stochastic average gradient descent）小批量梯度下降算法（Mini-batch grad...

2021-01-25

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线性回归的损失函数和梯度下降

损失函数总损失定义为： yi为第i个训练样本的真实值 h(xi)为第i个训练样本特征值组合预测函数又称最小二乘法正规方程理解：X为特征值矩阵，y为目标值矩阵。直接求到最好的结果缺点：当特征过多过复杂时，求解速度太慢并且得不到结果 ...

2021-01-23

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线性回归简介

线性回归线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归线性关系单变量线性关系：多变量...

2021-01-22

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