機器學習模型需要擁有很好地泛化能力來適應訓練集中沒有出現(xiàn)過的新樣本。在機器學習應用時，我們經(jīng)常會遇到過度擬合(over-fitting)的問題，...
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正則化詳解 -
歸一化和標準化大全本人對這兩個理解不是很深入，看了下面這些大佬的回答，還是模模糊糊，略懂一二。 一、知乎高贊回答 1、特征工程中的「歸一化」有什么作用？ 微調(diào)大佬...
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jieba分詞
參考：Python 中文分詞組件 jiabaPython中文分詞 jieba 十五分鐘入門與進階jieba完整文檔$好玩的分詞——python ...
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常用激活函數(shù)比較本文結(jié)構(gòu)： 什么是激活函數(shù) 為什么要用 都有什么 sigmoid ，ReLU， softmax 的比較 如何選擇 1. 什么是激活函數(shù) 如下圖，...
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過采樣中用到的SMOTE算法平時很多分類問題都會面對樣本不均衡的問題，很多算法在這種情況下分類效果都不夠理想。類不平衡（class-imbalance）是指在訓練分類器中所...
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python sklearn模型中random_state參數(shù)的意義random_state 相當于隨機數(shù)種子random.seed() 。random_state 與 random seed 作用是相同的。 隨...
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sklearn中的fit fit_transform和transfrom區(qū)別
數(shù)據(jù)挖掘通常包括數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)分析，特征工程，訓練模型，模型評估等步驟。使用sklearn工具可以方便地進行特征工程和模型訓練工作，在《使用sk...
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(二十八)項目實戰(zhàn)|交易數(shù)據(jù)異常檢測(三)-python數(shù)據(jù)分析與機器學習實戰(zhàn)(學習筆記)文章原創(chuàng),最近更新：2018-06-4 1.混淆矩陣 課程來源: python數(shù)據(jù)分析與機器學習實戰(zhàn)-唐宇迪 課程資料:這里所涉及到的練習資料c...
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(二十七)項目實戰(zhàn)|交易數(shù)據(jù)異常檢測(二)-python數(shù)據(jù)分析與機器學習實戰(zhàn)(學習筆記)文章原創(chuàng),最近更新：2018-06-4 1.交叉驗證2.模型評估方法3.正則化懲罰4.邏輯回歸模型課程來源: python數(shù)據(jù)分析與機器學習實戰(zhàn)...
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(二十六)項目實戰(zhàn)|交易數(shù)據(jù)異常檢測(一)-python數(shù)據(jù)分析與機器學習實戰(zhàn)(學習筆記)
文章原創(chuàng),最近更新：2018-06-1 1.案例背景和目標2.樣本不均衡解決方案3.下采樣策略 課程來源: python數(shù)據(jù)分析與機器學習實戰(zhàn)-...
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