1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from .plot_helpers import cm2, cm3, discrete_scatter 4 5 def _call_classifier_chunked(classif... ...
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2018-12-20 00:07:19
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from sklearn.datasets import load_boston#导入数据集 boston=load_boston() #住宅平均房数与房价之间的关系 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import L... ...
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2018-12-16 23:16:31
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1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。 3. 多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。 4. 一元多项式回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。 from skl ...
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2018-12-10 13:58:09
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问题引入 在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。 例如，考虑一下的三个特征： 如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如： 但是，即使转化为数字表示后，上述数据也不能直接用在我们的分类器中。这个的整数特征表示并不能在分类器中直接使用，因为这样的连续输入，估计器会认为类别之间是 ...
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2018-12-09 14:04:34
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WEEK 6 Advice for Applying Machine Learning Applying machine learning in practice is not always straightforward. In this module, we share best practic ...
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2018-12-03 15:37:17
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WEEK 3 Logistic Regression Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression ...
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2018-12-03 15:28:37
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参考文献：On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes 生成式模型：model p(x,y)=p(x|y)*p(y) -> Bayes rule预测: ...
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2018-11-23 15:25:46
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特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。 1. 特征的来源 在做数据分析的时候，特征的来源一般有两块，一块是业 ...
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2018-10-26 10:45:05
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1.原始交叉验证 2.cross_validation交叉验证 交叉验证中混合模型分类 ...
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2018-10-25 12:12:56
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1 学习目标： 学习基本的 TensorFlow 概念 在 TensorFlow 中使用 LinearRegressor 类并基于单个输入特征预测各城市街区的房屋价值中位数 使用均方根误差 (RMSE) 评估模型预测的准确率 通过调整模型的超参数提高模型准确率 备注：数据基于加利福尼亚州 1990 ...
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2018-10-14 01:52:21
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