主要利用了隨機(jī)森林來訓(xùn)練模型,同時(shí)分析了各個(gè)屬性的權(quán)重及對預(yù)測結(jié)構(gòu)的影響 混淆矩陣和sensitivety(靈敏度,也稱之為召回率),speci...
本篇文章主要通過以下幾個(gè)方面介紹和匯總git知識點(diǎn) git 簡介創(chuàng)建版本庫(倉庫- repository)時(shí)光穿梭(版本回退/管理修改/撤銷修...
今天完成本周的kaaggle 項(xiàng)目,通過該項(xiàng)目,可以學(xué)習(xí)到pandas 在數(shù)據(jù)分析中的基本應(yīng)用,非常有用 具體代碼如下 相應(yīng)的kaggle 鏈接...
今天完成了本周練習(xí)kaggle的任務(wù),動(dòng)手實(shí)踐了經(jīng)典項(xiàng)目 Tiantic相關(guān)代碼如下所示:
接下來按照原計(jì)劃,開始由易到難的打卡kaggle 機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目 數(shù)據(jù)下載及原項(xiàng)目地址:https://www.kaggle.com/akshay...
描述異常檢測和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的區(qū)別使用keras實(shí)現(xiàn)Collaborative Filtering,構(gòu)建電影推薦系統(tǒng) answer1:總結(jié)來說:1...
Q1:描述PCA的具體步驟Q2:動(dòng)手實(shí)現(xiàn)一個(gè)K-means項(xiàng)目 Answer1: Answer2: 時(shí)間飛快,9個(gè)訓(xùn)練營的項(xiàng)目,就剩一個(gè)了,我相...
Q1:SVM如何處理多分類的問題Q2:PCA+SVM 完成人臉識別任務(wù):使用PCA 提取圖像的主成分作為輸入特征,使用 SVM 模型進(jìn)行人臉識別...
本次練習(xí)利用scrapy 爬取了愛奇藝愛情電影(小伙伴可以自行修改爬取其他類型電影)學(xué)習(xí)到的主要內(nèi)容是 1.對scrapy 框架中的yield ...