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參考文獻：機器學習與數據挖掘參考文獻 樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。對分類任務來說，在所有相關概率都已知的理想情形下，貝葉斯決策論考慮如何基於這些概率損失來選擇最優的類別標記。即對每個樣本x，它選擇能使後驗概
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當我們做完了特徵工程之後，就可以代入模型訓練和預測，對於模型的選擇及調參，主要根據分析者的經驗。在具體使用時，經常遇到同一批數據，同一種模型，不同的分析者得出的結果相差很多。 前面學習了幾種常用的機器學習方法原理以及適用場景，對於完全沒有
首先安裝anaconda 參考: https://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/80898739 https://blog.csdn.net/levy_cui/article/details
#常規參數 booster gbtree 樹模型做爲基分類器（默認） gbliner 線性模型做爲基分類器 silent silent=0時，輸出中間過程（默認） silent=1時，不輸出中間過程 nt
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對於訓練深度學習，設計神經網絡結構是其中技術含高最高的任務，優秀的網絡架構往往依賴建構模型的經驗，專業領域知識，以及大量的算力試錯。實際應用中往往基於類似功能的神經網絡微調生成新的網絡結構。 Auto-Keras是一個離線使用的開源庫，用
作者：寒小陽 時間：2016年9月。 出處：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52683653 聲明：版權所有，轉載請聯繫作者並註明出處 1.引言 是的，咱們
作者：寒小陽 時間：2016年9月。 出處：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52678373 聲明：版權所有，轉載請聯繫作者並註明出處 1.引言 欠的總歸是
學習了LDA算法，做個總結，如果有錯誤，還望指教！ LDA的目標 應用統計方法解決模式識別問題時，一再碰到的問題之一是維數問題。[1] LDA的目標即是通過投影從高維樣本中抽取分類信息、降低維數，使投影后的樣本有最大的類間距離和最小的類內
目錄 一、常用排序算法 二、正負樣本不平衡處理方法總結 三、過擬合和欠擬合 1、過擬合 2、欠擬合 四、向量的相似度計算常用方法 五、模型參數和超參數 六、模型評價 1、準確率Accuracy、查準率(精確率)precision、查全率(
