这里是一个最最简单的tensorflow的运用的例子,其中y=1.1x+0.5,此处要预测的就是1.1以及0.5的值,y还有x为变量。基本流程上来
知乎特征选择:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32749489
1. 什么是欠拟合和过拟合先看三张图片,这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系第一张图片拟合的函数和训练集误差较大,我们称这种情况为欠拟合第二张图片拟合的函数和训练集误差较小,我们称这种情况为合适拟合第三张图片拟合的函数完美的匹配训练集数据,我们称这种情况为过拟合 类似的,对于逻辑回归同样也存在欠拟合和过拟合问题
环境准备 本次数据集的格式.arff,需要用到arff2pandas模块读取。 # !nvidia-smi # !pip install -qq arff2pandas # !pip install -q -U watermark 导入相关模块 import torch import copy im
环境准备 本次数据集的格式.arff,需要用到arff2pandas模块读取。 # !nvidia-smi # !pip install -
编辑:小白【编者按:在上一期中,我们介绍了算法开发平台的发展背景和驱动力,算法开发平台的主要分类——集成式机器学习平台和AI基础软件平台,以及算法开发平台的核心价值。在本期的分享中,我们将上期所提到的云厂商集成式机器学习平台进行功能和技术的具体分析和对比】近年来,云计算厂商纷纷向云计算+AI转型,无论是百度云提出的“云智一体”,阿里云打出的“大数据“+“AI工程化”,还是华为云的AI全栈全场景战略
通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅
AutoML是指自动机器学习。它说明了如何在组织和教育水平上自动化机器学习的端到端过程
本文摘自以下文献,为个人学习笔记摘抄:最初的联邦学习体系中,参与者之间必须保证数据的
目录1 线性回归API2 举例2.1 步骤分析2.2 代码过程3 小结1 线性回归API机器学习线
目录1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证2 什么是网格搜索(Grid Se
目录1 再识K-近邻算法API2 案例:鸢尾花种类预测2.1 数据集介绍2.2 步骤分析2.3 代码
目录1 K值选择说明2 小结K值选择问题,李航博士的一书「统计学习方法」上所说:- 1) 选择较小
目录1 sklearn数据集的使用2 sklearn数据集返回值介绍3 查看数据分布4 数据集的划分5 总。
目录1 距离公式的基本性质2 常见的距离公式2.1 欧式距离2.2 曼哈顿距离2.3 切比雪夫距离2.4 闵
目录1 线性回归应用场景2 什么是线性回归2.1 定义与公式2.2 线性回归模型介绍3 小结1 线性回
目录1 kd树简介1.1 什么是kd树1.2 原理2 构造方法3 案例分析3.1 树的建立3.2 最近领域的搜索3.2.1 查
svmon概述svmon 命令用于显示当前内存状态的信息,可通过#lslpp bos.perf.tools查看是否有安
http://blog.sina.com.cn/s/blog_14935c5880102wu86.html 整个安装可以参考这个链接,但是有错,一、本博客需要的下载的文件,已上传打开这个链接,下载文件,首先安装文件名cuda_8.0.61.2_windows.exe 很快就安装好二、参考文章开头的链接安装cuda_8.0.61_win10_network.exe注意:
特征转换数据变得越
拓端数据部落公众号
作者:Yiyi Hu近年来,共享经济成为社会服务业内的一股重要力量。作为共享经济的一个代表性行业,共享单车快速发展,成为继地铁、公交之后的第三大公共出行方式。但与此同时,它也面临着市场需求不平衡、车辆乱停乱放、车辆检修调度等问题。本项目则着眼于如何不影响市民出行效率的同时,对共享单车进行合理的批量维修工作的问题,利用CART决策树、随机森林以及Xgboost算法对共享单车借用数
感知机 原理 下面用一个 perception 函数实现上述算法。为了深入观察算法运行过程,
模型升级-决策树&随机森林 大纲 模型提升 决策树 节点选择 基尼系数来进行划分 误差