08 特征工程 - 特征降維 - IDA 數(shù)據(jù)清洗常見(jiàn)流程 異常數(shù)據(jù)處理 案例 - 車(chē)輛數(shù)據(jù)預(yù)處理 每個(gè)樣本具有7個(gè)特征，描述如下：? 購(gòu)買(mǎi)價(jià)格...
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09 特征工程 - 總結(jié) -
08 特征工程 - 特征降維 - LDA線性判斷分析(LDA)： LDA是一種基于分類模型進(jìn)行特征屬性合并的操作，是一種有監(jiān)督的降維方法。 LDA原理 LDA的全稱是Linear Di...
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01 面向就業(yè)的人工智能學(xué)習(xí)概述
相信很多人對(duì)于AI的作用以及將來(lái)工作的方式存在很多疑問(wèn)，這里簡(jiǎn)單得和大家分享一下我的一些心得。 實(shí)際上在之前Python-科學(xué)計(jì)算庫(kù)當(dāng)中涉及到的...
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02 機(jī)器學(xué)習(xí)理性認(rèn)識(shí)
理性看待機(jī)器學(xué)習(xí)，不吹不黑。本章對(duì)一些機(jī)器學(xué)習(xí)的術(shù)語(yǔ)進(jìn)行介紹，還將對(duì)一些常用的參數(shù)符號(hào)進(jìn)行解釋，后文里不再贅述。 1、輸入與輸出 在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程...
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03 機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)流程
上一章《02 機(jī)器學(xué)習(xí)理性認(rèn)識(shí)》讓大家對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法有了一個(gè)初步的認(rèn)識(shí)和了解。 筆者的寫(xiě)作思路是先把機(jī)器學(xué)習(xí)的每個(gè)大分類，以及大分類下的中...
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04 數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換大部分機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理的都是特征，是實(shí)際工作中最耗時(shí)的一部分。大部分情況下，收集到的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)預(yù)處理后才能被后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法所使用。 一、數(shù)...
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05 模型訓(xùn)練和測(cè)試一、模型訓(xùn)練 1、模型選擇 定義：面向任務(wù)，選擇最優(yōu)的建模方法和參數(shù)。 建?？梢允褂貌煌?“圖紙” ：Logistic、SVM、Bayes ，...
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安裝 - xgboost 庫(kù)1、下載網(wǎng)址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs 2、CTRL+F 查找 xgboost 3、...
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06 案例 - 賭球神器理論部分先告一段落，如果還有不清晰的地方可以選擇留言或我私下溝通。今天起正式進(jìn)入代碼階段，入門(mén)項(xiàng)目是賭球神器。 一、建模步驟 1、清洗數(shù)據(jù)集 。...
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01 回歸算法 - 簡(jiǎn)介今天開(kāi)始將進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的回歸算法部分，首先介紹一下回歸部分涉及到的知識(shí)點(diǎn)。 一、大綱 1、線性回歸 預(yù)測(cè)連續(xù)值的方法。 2、Logistic回歸...
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