机器学习 第2页

回归问题中如何更好地利用MAE和MSE提高模型性能?
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回归问题中如何更好地利用MAE和MSE提高模型性能?

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对于回归问题,它的损失函数一般有MSE,MAE两种,MSE对于偏离大的点惩罚较大,MAE对于偏离小的点惩罚较大,我们可以对具有异常点的数据做回归,结果如下图:可以看到MSE对偏离大的点重点惩罚,曲线也就偏向异常点了,而MAE则几乎无视了异常...

SMOTE算法的简单表述
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SMOTE算法的简单表述

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SMOTE算法是过采样算法,出自JAIR'2002的文章《SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique》,目的是为少数类合成新样本,以解决数据不平衡的问题。为表述简单,我们举例说...

sklearn.preprocessing中的Imputer用法解析
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sklearn.preprocessing中的Imputer用法解析

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Imputer使用数据的统计信息(均值、中位数等)来填充缺失值。为了避免交叉验证时的数据泄漏,它使用fit计算训练数据的统计值,储存统计值,然后使用transform将统计值应用于测试数据。from sklearn.prep...

结构化数据和非结构化数据的区别
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结构化数据和非结构化数据的区别

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结构化数据是可以用二维表表示的数据,就是可以读取为pandas的DataFrame格式的数据。非结构化数据包括所有格式的办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和咅频、视频信息等。现在流行的深度学习图像处理、音频处理、NLP领域的数据都是...

Tensorflow class1
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Tensorflow class1

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1.初级构造:计算图(computation graph) 箭头代表数据流,节点代表计算(加、减、乘、除等) 数据流可以被重复使用。2.fundamental tensorflow workflow:import tensorf...

模型调参工具
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模型调参工具

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optimize tools:scikit-optimize(Sequential model-based optimization with a `scipy.optimize` interface ),hyperopt(Distribu...

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