在上一篇<构建一个机器学习的技能体系>中,我提到了这个工程的初衷,就是将对机器学习扣理论的过程转化为原理-->直觉-->应用的过程,直觉是源于对原理正确的理解,然后用自己的话总结而来,应用可大可小,为了学习方便,我四处收集来一些项目加入到自己学习资料中,当前,这些项目都来源于网课,这些实例保证能在自 ...
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编程语言 时间：
2019-10-21 09:26:43
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django开发： 1 安装python环境 官网下载后安装 或者安装anacondaconda env list anaconda相关操作： 查看环境 conda env list 创建环境 conda create -n python36 python=3.6 进入环境 source activ ...
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2019-10-20 18:09:37
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Learn From: "Pytroch 官方Tutorials" "Pytorch 官方文档" 环境：python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 结果： ...
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2019-10-20 10:45:43
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模型评估与参数调优实战： 通过对算法进行调优来构建性能良好的机器学习模型，并对模型的性能进行评估。 基于流水线的工作流： 在使用训练数据对模型进行拟合时就得到了一些参数，但将模型用于新数据时需重设这些参数。 scikit-learn中的Pipline类可以拟合出包含任意多个处理步骤的模型，并将模型用 ...
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2019-10-19 09:14:01
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整理一下 《Learn You a Haskell for Great Good !》 介绍的 Funtor ，Applicative Funtor 和 Monad 。并不打算写 Monad 相关的教程 ╮(╯▽╰)╭##柯里化柯里化（Currying）是将多个参数的函数化成一系列单个参数函数组合的... ...
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2019-10-18 09:17:37
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参考资料： https://www.cnblogs.com/weiyalin/p/10385445.html（前后端分离） https://xueyuanjun.com/post/9153.html（系列教程） https://learnku.com/articles/17318（三分钟用 Lara ...
总结两种具体的提升算法： AdaBoost算法： AdaBoost的基本想法是不断调整训练数据中样本的权值来训练新的学习器，对于当前误分类的点在下一步中就提高权重“重点关照一下”，最后再将所有的弱分类器做加权和，对于分类正确率高的权重给得大大（更可靠），分类正确率低的给的权重低乃至是负的权重。其具体 ...
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2019-10-16 19:58:16
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# scikit-learn库之逻辑回归相比较线性回归，由于逻辑回归的变种较少，因此scikit-learn库中的逻... ...
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2019-10-16 18:20:02
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# scikit-learn库之AdaBoost算法当我们对Adaboost调参时，主要要对两部分内容调参，第一部分... ...
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编程语言 时间：
2019-10-16 18:16:16
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# scikit-learn库之随机森林本文主要介绍随机森林的两个模型`RandomForestClassifier... ...
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2019-10-16 17:59:10
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