## 机器学习用 Python 哪个版本
作为一名经验丰富的开发者，你可以向刚入行的小白教授如何选择适合机器学习的 Python 版本。在本文中，我将引导你了解整个流程，并提供每一步所需的代码和注释来帮助你快速入门。
### 整件事情的流程
首先，我们来看一下整个流程的步骤和代码示例：
```mermaid
flowchart TD
A[了解 Python 版本] --> B[选择
原文：https://hackernoon.com/160-data-science-interview-questions-415s3y2a (Ale...
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2021-07-08 10:36:25
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原文：https://hackernoon.com/160-data-science-interview-questions-415s3y2a (Ale...
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2021-07-08 10:36:36
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1. 决定下一步做什么2. 评估假设函数3. 模型选择和训练、验证、测试集4. 诊断偏差和方差5. 正则化和偏差/方差6. 学习曲线7. 决定下一步做什么1. 决定下一步做什么 假如我们在开发一个机器学习系统，或者想试着改进一个机器学习系统的性能，那么我们该如何决定接下来选择那条道路呢？ 看一个例子，假设我们已经实现了预测房价的正则化线性回归，也就是最小化代价函数的值，但是当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差，我们下一步可以做什么？使用更多的训练样本：通过电话调查或上.
原创
2021-05-20 07:08:47
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记录今天在机器学习方向的探索，单位的实验室环境用起来很舒服。赞。记录我在机器学习领域的每一步成长。// 本次实验素材取自林大贵先生的大数据巨量分析和机器学习整合开发实战。实验用数据源在文件页面下载。Let's go。--------------------------------------------------------------------------------------------
点击上方“算法猿的成长“，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”总第 126 篇文章，本文大约 2500 字，阅读大约需要 10分钟原文：https://medium.com/mode...
原创
2021-09-09 14:08:59
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本篇讲述了在机器学习应用时，如何进行下一步的优化。如训练样本的切分验证？基于交叉验证的参数与特征选择？在训练集与验证集上的学习曲率变化？在高偏差或者高方差时如何进行下一步的优化，增加训练样本是否有效？如果已经创建好了一个机器学习的模型，当我们训练之后发现还存在很大的误差，下一步应该做什么呢？通常能想到的是：
1 获取更多的数据2 尝试选择更少的特征集合3 获得更多的特征4 增加多项式特征5 增加
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2018-07-23 20:45:00
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作者 | Àlex Escolà Nixon编译 | VK来源 | Towards Data Science在机器学习项目中
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2022-08-16 10:02:08
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主要内容： 一.Evaluating a hypothesis 二.Model selection and training/validation/test sets 三.Bias and variance 四.Learning curves 五.Precision and recall 六.Hig
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2018-07-19 21:30:00
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Q1决定下一步该干什么 当系统的效果很差时，你可能考虑到收集更多的样本，也可能： （1）尝试减少特征的数量； （2）尝试获得更多的特征； （3）尝试增加多项式特征； （4）尝试减少正则化程度λ； （5）尝试增加正则化程度λ。 如果做决策将是本章的内容。而不是盲目的选择一种策略。 Q2评估一个假设 将
原创
2022-06-27 21:20:50
140阅读
有时候，作为一个数据科学家，我们常常忘记了初心。我们首先是一个开发者，然后才是研究人员，最后才可能是数学家。我们的首要职责是快速找到无 bug 的解决方案。我们能做模型并不意味着我们就是神。这并不是编写垃圾代码的理由。自从我开始学习机器学习以来，我犯了很多错误。因此我想把我认 机器学习工程中最常用的技能分享出来。在我看来，这也是目前这个行业最缺乏的技能。下面开始我的分享。学习编写抽象类一旦开始编写
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2021-04-22 13:12:45
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吴恩达老师的机器学习课程作业是MATLAB版本（Octave）的，现在有点过时了，我参考了几位大牛的代码，将作业改成了Python3.6版本，并做了中文注释，推荐使用jupyter no...
原创
2022-06-02 20:33:37
423阅读
有时候，作为一个数据科学家，我们常常忘记了初心。我们首先是一个开发者，然后才是研究人员，最后才可能是数学家。我们的首要职责是快速找到无bug的解决方案。我们能做模型并不意味着我们就是神。这并不是编写垃圾代码的理由。自从我开始学习机器学习以来，我犯了很多错误。因此我想把我认机器学习工程中最常用的技能分享出来。在我看来，这也是目前这个行业最缺乏的技能。下面开始我的分享。学习编写抽象类一旦开始编写抽象类
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2020-11-03 21:23:44
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文章目录1 评估假设2 引入验证集3 偏差和方差4 正则化的偏差和方差5 学习曲线6 Debugging a learning algorithm1 评估假设2 引入验证集3 偏差和方差4 正则化的偏差和方差5 学习曲线6 Debugging a learning algorithm...
原创
2021-06-10 17:03:08
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编辑：东哥下面是几位机器学习权威专家汇总的725个机器学习术语表，非常全面了
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2022-08-06 00:06:21
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样例来自斯坦福大学机器学习课程，其叙述如下：现有47个房子的面积和价格，需要建立一个模型对新的房价进行预测。简单来说就是：输入的数据只有一维，亦即房子的面积。目标的数据也只有一维，亦即房子的价格。需要做的，就是根据已知的房子的面积和价格的关系进行机器学习。下面就是具体的操作步骤。1. 获取与处理数据原始数据集的前10个样本如下表所示房子面积房子价格2104399900240036900030005
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2023-08-28 22:05:00
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机器学习概述什么是机器学习机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，其表现结果为P，如果任务T的性能表现，也就是用以衡量的P，随着E增加而增加，那么这样计算机程序就被称为机器学习系统。自我完善，自我增进，自我适应。为什么需要机器学习自动化的升级和维护解决那些算法过于复杂甚至根本就没有已知算法的问题在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见机
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2023-05-31 16:57:15
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目前机器学习红遍全球。男女老少都在学机器学习模型，分类器，神经网络和吴恩达。你也想成为一份子，但你该如何开始？在这篇文章中我们会讲Python的重要特征和它适用于机器学习的原因，介绍一些重要的机器学习包，以及其他你可以获取更详细资源的地方。为什么用Python做机器学习 Python很适合用于机器学习。首先，它很简单。如果你完全不熟悉Python但是有一些其他的编程经验（C或者其他编程语言），要上
