数据准备是机器学习中一项非常重要的环节，本文主要对数据准备流程进行简单的梳理：数据清理、数据转换、特征选择 ...
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2020-08-11 11:51:06
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安装Anaconda，Anaconda是一个集成环境（基于机器学习和数据分析的开发环境） jupyter notebook 基于浏览器的一种可视化开发工具 安装Anaconda并配置环境变量后在工作目录进入终端中，输入jupyter notebook即可启动服务，并在浏览器中打开。浏览器中的根目录即 ...
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2020-08-08 00:35:51
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TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台 安装 pip3 install tensorflow 使用时报错如下 2020-06-03 09:42:51.737502: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:5 ...
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2020-08-05 10:33:08
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随着机器学习(ML)在过去几年的快速发展，开始ML实验变得非常容易。多亏了像scikit-learn和Keras这样的库，用几行代码就可以创建模型。作者：cleverlzc来源：Dockone.io|2020-08-0312:47收藏分享【编者的话】本文是使用持续集成(通过GitHubActions)构建自动模型训练系统的哲学和实践指南。随着机器学习(ML)在过去几年的快速发展，开始ML实验变得非
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2020-08-04 09:58:48
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文章来自：微信公众号【机器学习炼丹术】 1 什么是非均衡 分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题，目前有琳琅满目的方法来完成分类。然而在真实的应用环境中，分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的“少数派”，比如： 银行识别信用卡异常交易记录 垃圾 ...
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2020-08-03 00:52:13
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基于K-means聚类算法的图像分割：https://www.jianshu.com/p/11d7cde4944d 直线检测。。 ...
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2020-08-03 00:51:15
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激活函数：增加非线性 如果不用激活函数，每一层节点的输入都是上层输出的线性函数。无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，因此网络的逼近能力就相当有限。 Sigmoid: 将输入的连续实值变换为0-1的输出。反向传播中易发生梯度消失，输出不对称（只输出正值） tanh： 输 ...
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2020-07-31 14:08:43
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1、常见的降维的方法有：主成分分析，线性判别分析，等距映射，局部线性插入，拉不拉斯特征映射，局部保留投影。 一、PCA: 2、:主成分分析法，最经典的降维的方法，是一种线性，非监督，全局的降维方法。 最大方差理论： 3、PCA旨在找到数据中的主成分，用这些主成分表征原始数据，达到降维的目的。信号具有 ...
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2020-07-30 22:04:18
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作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 随着深度学习模型在各种应用中的成功实施，现在是时候获得不仅准确而且速度更快的结果。 为了得到更准确的结果，数据的大小是非常重要的，但是当这个大小影响到机器学习模型的训练时间时，这一直是一个值得关注的问 ...
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2020-07-30 14:42:34
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模型性能的度量 在监督学习中，已知样本 ，要求拟合出一个模型（函数），其预测值与样本实际值的误差最小。 考虑到样本数据其实是采样，并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是，则采样值，其中代表噪音，其均值为0，方差为。 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测，所以，拟合出函数后，需要在测试集（ ...
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2020-07-29 15:11:56
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