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Aragorn II

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标签: 机器学习

发布于2019年11月10日2020年5月17日

Preprocessing数据

一个SVM示例引起的,原先的测试精度由0.63提升至0.97,预处理的效果还是挺好用的,有些问题也是需要注意的🐸

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发布于2019年11月6日2020年5月17日

Neural-network之炼丹传说

我想,现在我大概有点体会到,为什么说深度学习是传说中的炼丹了,虽然刚刚试了下神经网络基本模型,额,已经深有体会了,MDZZ,差点把CPU玩烧了🐸

display(mglearn.plots.plot_logistic_regression_graph())
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发布于2019年11月5日2020年5月29日

决策树(decision tree)

尝试了一波单一决策树模型和集成决策树,也体会了一波大量数据训练和增加迭代次数对模型的影响,100,0000棵树了解一下🤣

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发布于2019年11月4日2020年5月17日

graphviz的一些坑

本以为graphviz是python的一个从属模块,随便pip一波安装就没问题了,额,实际上问题还挺多,比如最基本的安装问题,conda下的console也不能直接安装使用,滑稽的很

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发布于2019年10月31日2020年5月29日

回归式线性模型

Python集成库的线性模型形式,参数值与属性值对应,斜率值取Arr,偏移值取浮点数,建模参数输出值取coef_[m],intercept_

y = w[0]*x[0] +  w[1]*x[1] +  w[2]*x[2] + ... w[p]*x[p] + b
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发布于2019年10月24日2020年5月17日

线性回归模型

输入样本的属性个数唯一,输出个数唯一,简而言之可以在平面坐标系上构建点集,通常而言这样的点集可以用线性模型进行拟合

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