在数据预处理中，我们需要采集前的数据是非常庞大的。不妨将数据集D视作一个矩阵，每一行对应一个样本，每一列对应某个特征。 而在现实生活中，例如文档分类任务，以每一个字词作为一个特征，特征属性多大成千上万，即数千数万列，而相当一部分特征对于所考虑的问题具有“稀疏性”，也就是矩阵中许多列与当前学习任务无关 ...
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2019-11-20 21:59:31
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集成学习 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。 集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能，这种方法相较于当个单个模型通常能够获得更好的预测结果。这也是集成学习在众多高水平的比赛如奈飞比赛，KDD和Kaggle，被首先推荐使用的原因。 分类 用于减少方差的bagging 用于减少 ...
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2019-11-16 12:16:46
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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/# 集成学习基础集成学习(ensemnle learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，集成学习可以用... ...
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2019-10-16 17:53:43
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这周学习了《计算机科学导论》第一章与第十八章的内容，收获了了以下内容： 第一章； 计算系统的分层，明白了机器语言、汇编语言等之间的关系。 软件和硬件发展史。各个时期的原理与应用场景也有所不同 第一位程序员是Ada Lovelace，简要了解了其生平。 简要了解计算机使用者从系统程序员、应用程序员、计 ...
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2019-10-13 23:38:31
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[TOC] 机器学习中的距离 机器学习任务中，常用的距离公式有以下几种： 1. 欧式距离（又称欧几里得距离） 2. 曼哈顿距离（又称城市街区距离） 3. 切比雪夫距离 4. 闵氏距离（又称闵可夫斯基距离） 5. 标准化欧式距离 6. 余弦距离 （一）欧式距离 公式： $$ d = \sqrt{(a ...
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2019-10-12 01:35:26
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入门认知 集成学习：集成多个学习器来完成学习任务。主要分为两类：Bagging和Boosting。 Bagging：自举汇聚法，从样本种随机取出n个样本作为训练样本，用完放回，这样进行k次得到K个训练集（这K个训练集中的样本可能有相同的，也可能相互之间完全不一样），这样使用K个训练器（可以一样，也可 ...
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2019-10-06 14:57:11
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学习目标 学习资源 1.教材第5章 2.第5章教学课件 3. corejava.zip 4. Eclipse简明教程.pdf 5. 实验六 6. MOOC & 视频：浙江大学 翁恺老师：面向对象程序设计--Java语言 第三周、第四周 学习任务 周次 （阅读/编写）代码行数 发布博客量/评论他人博客 ...
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2019-10-05 14:31:22
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前言： 在前一篇中，已经搭建好了Tensorflow环境，本文将介绍如何准备数据与预处理数据。 正文： 在机器学习中，数据是非常关键的一个环节，在模型训练前对数据进行准备也预处理是非常必要的。 一、数据准备： 一般分为三个步骤：数据导入，数据清洗，数据划分。 1、数据导入： 数据存放在原始格式多种多 ...
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2019-09-25 13:00:54
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学习资源 1.教材P91-P146 2.第4章教学课件 3. corejava.zip中第4章示例程序 4. Eclipse简明教程.pdf 5. MOOC & 视频：浙江大学 翁恺老师：面向对象程序设计--Java语言 第一周、第二周 学习任务 周次 （阅读/编写）代码行数 发布博客量/评论他人博 ...
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2019-09-22 14:34:48
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来源：Redislabs作者：Pieter Cailliau、LucaAntiga翻译：Kevin （公众号：中间件小哥） 简介 今天我们发布了一个 RedisAI 的预览版本，预集成了[tensor]werk组件。RedisAI 是一个可以服务 tensors 任务和执行深度学习任务的 Redis ...
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2019-09-20 17:14:04
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