图片来源:pexels试想一下,如果一群宇航员发现了一个新星球,那么问题就来了:这个星球能否成为下一个地球?在现实生活中,决策树有许多类似的例子,也影响着机器学习的许多领域,比如说分类和回归分析。在进行决策分析时,决策树可以明确直观地表示决策和决策制定的过程。什么是决策树?决策树是一系列相关选择的可能结果的映射。决策者可以基于不同选择的成本、可能性和收益来进行权衡。决策树,顾名思义,是树状的决策模
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2020-12-24 12:16:02
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在机器学习和统计领域,线性回归模型是最简单的模型之一。这意味着,人们经常认为对线性回归的线性假设不够准确。例如,下列2个模型都是线性回归模型,即便右图中的线看起来并不像直线。图1同一数据集的两种不同线性回归模型若对此表示惊讶,那么本文值得你读一读。本文试图解释对线性回归模型的线性假设,以及此类线性假设的重要性。回答上述问题,需要了解以下两个简单例子中线性回归逐步运行的方式。例1:最简单的模型从最简
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2020-12-23 12:42:59
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逻辑回归还能这样解?关于KernelLogisticRegression的详细解释1Soft-MarginSVMasRegularizedModel先复习一下我们已经介绍过的内容,我们最早开始讲了Hard-MarginPrimal的数学表达式,然后推导了Hard-MarginDual形式。后来,为了允许有错误点的存在(或者noise),也为了避免模型过于复杂化,造成过拟合,我们建立了Soft-Ma
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2020-12-22 11:43:58
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图源:unsplash任意的机器学习问题都可以应用多种算法,生成多种模型。例如,垃圾邮件检测分类问题可以使用多种模型来解决,包括朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和像BiLSTMs这样的深度学习技术。拥有丰富的选择是好的,但难点在于,如何决定在生产中实现哪个模型。虽然我们有许多性能指标来评估一个模型,但为每个问题实现每个算法是不明智的。这需要大量的时间和大量的工作,因此,知道如何为特定的任务选择正确的算
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2020-12-21 11:49:01
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目录 学习 数据挖掘的流程 数据预处理->数据探索->模型训练->模型选择->模型评估 模型选择 模型选择是对超参数的选择,通过校验集,来看看模型那一组超参数有更好的效果 模型评估 参考资料 分类:分类问题的常用评估指标有准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall ...
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2020-12-18 13:19:35
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一、前言 在我们进行接口自动化的时候,用例往往有成百上千上万条用例,串行执行时间在分钟或者是小时级别。虽然能满足我们一般的回归性测试需求,但是还是对于企业级别的项目来说,还是显得有些力不从心。那么有没有一种比较好的解决方案呢,pytest的pytest-xdist插件可以很好解决我们的困惑 二、py ...
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2020-12-15 12:05:34
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一.概述 1. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测,修改或删除不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有:数据类型不同,比如有的是文字,有的是数字,有的含时间序列,有的连续,有的间断。 也可能,数据的质量不行,有噪声,有异常,有缺失,数据出错,量纲不一,有重复,数据是偏态,数据量太大或太小 ...
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2020-12-09 11:58:12
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SoftMax 回归(与Logistic 回归的联系与区别) SoftMax 试图解决的问题 SoftMax回归模型是Logistic回归模型在多分类问题上的推广,即在多分类问题中,类标签y可以取两个以上的值 对于Logistic回归的假设函数$h_\theta(x) = \frac{1}{1 + ...
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2020-12-08 12:26:01
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原文链接:http://tecdat.cn/?p=18037 根据我们对温度的预测,我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图: plot(elect,type="l") 我们可以尝试一个非常简单的模型,其中日期Y_t的消耗量是时间,温度(以多项式形式表示)以及工业生产指数IPI_t的函数。 lm(L ...
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2020-12-05 11:02:21
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets # 获取数据 boston = datasets.load_boston() X = boston.data y = boston.targ ...
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2020-12-01 11:49:58
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