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線性回歸的簡潔實(shí)現(xiàn)習(xí)題
1.如果我們用nn.MSELoss()替換nn.MSELoss(reduction='sum')，為了使代碼的行為相同，需要怎么更改學(xué)習(xí)率？為什...
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不同樹模型重要性計(jì)算方法總結(jié)
首先，目前計(jì)算特征重要性計(jì)算方法主要有兩個(gè)方面： 1.計(jì)算重要性特征方法 1.1訓(xùn)練過程中計(jì)算 訓(xùn)練過程中通過記錄特征的分裂總次數(shù)、總/平均信息...
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集成學(xué)習(xí)引言：在機(jī)器學(xué)習(xí)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中，我們的目標(biāo)是學(xué)習(xí)出一個(gè)穩(wěn)定的且在各個(gè)方面表現(xiàn)都比較好的模型，但實(shí)際情況往往不這么理想，有時(shí)我們只能得到多個(gè)有...
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感知機(jī)
1. 什么是感知機(jī)？ （1）感知機(jī)的定義是什么？ 感知機(jī)(perceptron)是二類分類的線性分類模型，其輸入為實(shí)例的特征向量，輸出為實(shí)例的類...
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支持向量機(jī)1. SVM簡介 支持向量機(jī)(support vector machines，SVM)是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大...
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樸素貝葉斯分類算法
前言：在所有的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法中，樸素貝葉斯和其他絕大多數(shù)的分類算法都不同。對于大多數(shù)的分類算法，比如決策樹，KNN，邏輯回歸，支持向量機(jī)等，他...
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邏輯回歸邏輯回歸是一種廣義線性模型，它與線性回歸模型包含的線性函數(shù)十分相似。但邏輯回歸通過對數(shù)概率函數(shù)將線性函數(shù)的結(jié)果進(jìn)行映射，目標(biāo)函數(shù)的取值空間從（...
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線性回歸1.線性回歸的重要性 1）Linear Regression：是回歸問題的基礎(chǔ) 2）Logistic Regression:是分類問題的基礎(chǔ) 3...
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決策樹1.什么是決策樹？ 決策樹是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中一種依靠對條件進(jìn)行判斷來進(jìn)行分類(針對離散數(shù)據(jù)生成分類樹)和回歸(針對連續(xù)數(shù)據(jù)生成...