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机器学习

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  • 分析机器学习之决策树Python实现

    目录一、环境准备二、决策树是什么三、快速入门分类树四、详细分析入门案例五、分类树参数解释5.1、criterion5.2、random_state & splitter5.3、剪枝参数5.4、目标权重参数:class_weight & min_weight_frac[详细]

    2021-06-29 10:26 分类:Python
  • python基于机器学习预测股票交易信号

    引言 近年来,随着技术的发展,机器学习和深度学习在金融资产量化研究上的应用越来越广泛和深入。目前,大量数据科学家在Kaggle网站上发布了使用机器学习/深度学习模型对股票、期货、比特币等金融资产做预测和分析的[详细]

    2021-06-02 11:42 分类:Python
  • AI数学基础之:P、NP、NPC问题

    简介我们在做组合优化的时候需要去解决各种问题,根据问题的复杂度不同可以分为P、NP、NPC问题等。今天给大家来介绍一下这些问题类型。P问题在计算复杂度理论中,P(也称为PTIME或DTIME)是基本的复杂度类型。 它是指能够使用确定图灵机在...[详细]

    2021-04-29 18:26 分类:自动化
  • python 机器学习的标准化、归一化、正则化、离散化和白化

           机器学习的本质是从数据集中发现数据内在的特征,而数据的内在特征往往被样本的规格、分布范围等外在特征所掩盖。数据预处理正是为了最大限度地帮助机器学习模型或算法找[详细]

    2021-04-29 11:41 分类:Python
  • Python与机器学习

    了解基本的机器学习原理及算法学习利用机器学习算法解决应用问题的能力掌握sklearn库中常用机器学习基本调用方法,避免重复造车1:机器学习简介机器学习的目标:机器学习是实人工智能的手段,其主要研究内容是如何利用数据和经验进行学习...[详细]

    2021-04-26 12:07 分类:Python
  • 学习机器学习过程中的一些经验与方法

    近年来,随着数据的爆炸式增长和计算能力的成倍提高,人工智能发展的越来越迅猛,而说到人工智能必然要了解机器学习。        入门机器学习,我使用的资料主要是吴恩达老师的《机器学习》课程视频以及相对应的programming exerci...[详细]

    2021-04-25 09:59 分类:自动化
  • 如何将机器学习模型的正确率从 80%提高到 90%以上?

    改进机器学习模型的五大技巧 1. 缺失值处理2. 特征工程3. 特征选择4. 集成学习算法5. 超参数调整  如果你已经完成了自己的一些数据科学项目,那么现在你可能已经意识到,达到 80% 的正确率还不错,并不是很糟糕!但在现实中,[详细]

    2021-04-25 09:56 分类:自动化
  • 吴恩达机器学习系列内容汇总

    学习机器学习过程中的一些经验与方法吴恩达机器学习(一)—— 简介吴恩达机器学习(二)—— 线性回归吴恩达机器学习(三)—— ex1:Linear Regression(MATLAB+Python)吴恩达机器学习(四)—— Logisitic回归吴恩达机器学习([详细]

    2021-04-25 09:51 分类:自动化
  • 给高中生看的机器学习教程即FastBook读书笔记1.介绍

    偶然在Github发现一本学习机器学习不错的书,准确来说是个项目fastbook,做直播读书时有同学问起能不能读些机器学习AI相关的书,由于时间关系目前就先写下读书笔记,也算给粉丝交作业了.        言归正转,人家的项目命名叫fastbook,我为什...[详细]

    2021-04-21 09:32 分类:自动化
  • 08-02 机器学习算法原理

    目录机器学习算法原理一、1.1 感知机算法1.1.1 1.1.1.1 sign函数图像1.1 1.1.1 决策函数1.2 1.1.2 损失函数1.3 1.1.3 目标函数1.4 1.1.4 目标函数优化问题二、1.2 线性回归2.1 1.2.1 决策函数2.2 1.2.2 目标函数2.3 1.2.3 目标函数优化问...[详细]

    2021-04-17 13:22 分类:自动化