KNN预测QSAR生物浓缩类别 数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/QSAR+Bioconcentration+classes+dataset import numpy import pandas #导入Excel文件 from sklearn.n ...
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2020-03-21 23:08:36
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今天学校里终于发出通知了，在4月13号准备开学，我终于可以回去上课了，哈哈。有点郁闷的是概率论以及计算机硬件基础前几章没有好好的对待。所以准备剩下来20天，每天好好的把原来的知识给巩固复习一下。此外，吴恩达的机器学习也是学了一大半，视觉SLAM14讲也是B站视频将理论基础给看完了，唯一美中不足的是没 ...
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2020-03-21 21:42:28
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理论上讲线性回归模型既可以用于回归，也可以用于分类。解决回归问题，可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题，该方法则有点不适应，因为线性回归的输出值是不确定范围的，无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类，线性回归+阈值的方式，已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现分类 ...
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2020-03-21 18:33:18
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超参数调优方法 网格搜索 通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值。如果采用较大的搜索范围以及较小的步长，网络搜索有很大概率找到全局最优值。然而，这种搜索方案十分消耗计算资源和时间，特别是需要调优的超参数比较多的时候，因此，在实际应用中，网格搜索法一般会使用较广的搜索范围和步长，来寻找全局最优值可能 ...
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2020-03-21 17:58:26
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数据挖掘流程 source 此网址还提供了其他众多涉及数学科学的cheat sheet，非常推荐 算法的选择 source source source SIGAI算法地图 source: sklearn使用 source 此网页也提供了numpy,pandas, matplotlib,PySpark ...
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2020-03-21 17:49:48
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[toc] 在处理机器学习的分类问题中，我们需要评估分类结果的好坏以选择或者优化模型，本文总结二分类任务中常用的评估指标。对于多分类任务的评估指标，可以参考 "这篇文章" 先从我们最熟知的混淆矩阵(confusion matrix)说起。 "source" 鉴于混淆矩阵看着比较抽象，可以参考下图 常 ...
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2020-03-21 12:52:24
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[toc] 背景 近段时间笔者在 发现一个有意思的工具： ，经过这段时间的学习和研究，也基本将其应用于实际项目中，并产生了不错的效果，而本文旨在于记录 源码中诸多优雅的用法和思路，作以学习、积累 一、概述 "stagesepx" 轻量化的、基于图像处理与机器学习的、全自动的视频分析工具。它提供了丰富 ...
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2020-03-21 12:35:38
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Jupyter Notebook是用于科学数据分析的利器，JupyterHub可以在服务器环境下为多个用户托管Jupyter运行环境。本文将详细介绍如何使用Rancher安装JupyterHub来为数据科学和机器学习开发创建可扩展的工作区。
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2020-03-21 10:12:24
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来源地址：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9103002.html Filter-移除低均方差的特征 代码： from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0 ...
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2020-03-20 13:11:21
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???????????????????????? 电影评论分类：二分类问题 二分类问题是生活应用当中最广泛使用的机器学习算法.但是正在这里,将使用深度学习框架 来进行对问题求解,看似大材小用,也别有一番风味. 数据集 这里使用keras自带的数据集,它包含了来自互联网电影数据库(IMDB)的5000 ...
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2020-03-20 00:27:03
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