==> 有钱，无脑瞎烧 GPU。 https://blog.csdn.net/u014157632/article/details/101721343 自动化机器学习（AutoML）最近变得越来越火，是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索（NAS）是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰 ...
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2020-05-17 09:19:48
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到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多监督学习算法的性能都非常类似。因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所使用的数据量。这就体现了你应用这些算法时的技巧。比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，诸如此类的 ...
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2020-05-17 01:17:28
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是 概率统计专题 的第六篇，我们来看看方差相关的概念。 方差的定义 方差在我们的日常生活当中非常常见，它主要是为了 提供样本离群程度的描述 。举个简单的例子，我们去买一包薯片，一般来说一袋薯片当中的数量是固定的。我们假设平均每袋当中 ...
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2020-05-16 10:59:29
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第一学习方向：python应用方向很多，必须明确学习方向想全栈开发：就是web应用开发，是用来写网站后台的数据分析：就是做大数据分析的，数据量级起码是千万级别的，做的是大数据分析网络爬虫：其实属于数据分析的部分，就是获取数据源的方式。不管是阿拉伯数据还是说字符串，都是数据的一种。经常试试需要将某些指标量化成数据据。机器学习：这也是python最有魅力的地方，善于做图形分析，算法建模等等。所以pyt
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2020-05-15 17:27:14
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机器学习中讲解SVM： 1.我们下面讨论hard margin应间隔(线性可分的情况也就是可以把两类点完全区分出来)： 鞍点公式证明： 我们原来的求解问题可以转化成下面的式子： 把两个式子代入到拉格朗日公式中 根据强KKT条件 2.soft margin软间隔讨论： ...
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2020-05-15 11:30:23
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文本分类实现步骤： 1. 定义阶段：定义数据以及分类体系，具体分为哪些类别，需要哪些数据 2. 数据预处理：对文档做分词、去停用词等准备工作 3. 数据提取特征：对文档矩阵进行降维、提取训练集中最有用的特征 4. 模型训练阶段：选择具体的分类模型以及算法，训练出文本分类器 5. 评测阶段：在测试集上 ...
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2020-05-15 00:17:01
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在使用机器学习模型对数据进行训练的时候，需要考虑数据量和数据维度，在很多情况下并不是需要大量的数据和大量的数据维度，这样会造成机器学习模型运行慢，且消耗硬件设备。除此之外，在数据维度较大的情况下，还存在”维度灾难“的问题。在本篇博客里不对数据质量的判定，以及数据的增删做详细的介绍，只介绍对于数据的降 ...
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2020-05-14 22:43:45
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为什么Python适合初学者?一般Python要学习多久?很多人都觉得，Python是一门很好学的语言，非常适合入门。但更多人都是不清楚具体原因的。那么，我们不如一起来看看Python为何更适合初学者，为何更适合学习吧。另外，这门伟大的入门编程语言有什么特征呢?因为它有着非常棒的首次体验，就像一本书的第一页，首先需要“入迷”，学习新知识不可避免的会遇到挫折，但要有持续的热情和好奇心，这对于那些从未
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2020-05-14 17:31:11
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[TOC] 数据分析流程 数据介绍 项目流程 ...
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2020-05-14 17:29:13
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