机器学习 第3页

np.linalg.norm()求向量的范数
python

np.linalg.norm()求向量的范数

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0-范数,向量中非零元素的个数。1-范数,为绝对值之和。2-范数,就是通常意义上的模。无穷范数,就是取向量的最大值。np.linalg.norm()默认求2-范数函数参数:x_norm=np.linalg.norm(x, ord=...

为回归问题选择最佳的机器学习算法
机器学习

为回归问题选择最佳的机器学习算法

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当接触任何类型的机器学习(ML)问题时,有许多不同的算法可供选择。 在机器学习中,有一种称为“天下无免费午餐”的定理,它表明基本上没有一种ML算法适合所有问题。 不同ML算法的性能很大程度上取决于数据的大小和结构。 因此,如何选择正确的算法...

机器学习完整解决流程演练 part2
机器学习

机器学习完整解决流程演练 part2

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机器学习是一个强大的框架,从外部可能看起来复杂和令人生畏。然而,一旦我们将问题分解为其组件步骤,我们就会发现机器学习实际上只是一系列可理解的过程,每个过程都很简单。在本文中,我们将继续介绍哥斯达黎加预测贫困的方法,进行模型优化,解释模型,并...

机器学习完整解决流程演练 part1
机器学习

机器学习完整解决流程演练 part1

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原文链接:网页链接 作者:William Koehrsen在这个系列中,我们要完成一个完整的机器学习项目,关于“Data Science for Good”问题,这个问题目标是预测哥斯达黎加的家庭贫困情况。这是一个kaggle竞赛,完整代码...

可视化随机森林中的决策树
机器学习

可视化随机森林中的决策树

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环境:win10 python3.6.1使用工具:Graphviz 下载地址    下载后将bin目录添加到环境变量中 数据集:sklearn中自带的iris数据集参考:How to Visualize a D...

为什么说SVM在处理小样本问题上有优势?
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为什么说SVM在处理小样本问题上有优势?

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  1.由于SVM优秀的泛化能力,以及其本身优化目标是结构风险最小化而不是经验风险最小化,通过最大化间隔得到了数据分布的结构化描述,从而降低了对数据规模和分布的要求。  2.但并不代表SVM不适用于大规模数据,数据当然是...