原创 梯度下降
梯度下降是機器學習中最基本的概念，分爲BGD（Batch Gradient Descent）、SGD(Stochastic Gradient Descent)和MBGD（Mini-Batch Gradient Descent）三種。線性迴
2018-08-30 07:05:14
原创 隨機森林
1. 算法簡介隨機森林由LeoBreiman（2001）提出，它通過自助法（bootstrap）重採樣技術，從原始訓練樣本集N中有放回地重複隨機抽取k個樣本生成新的訓練樣本集合，然後根據自助樣本集生成k個分類樹組成隨機森林，新數據的
2018-08-30 07:05:14
原创 交叉驗證
交叉驗證（Cross Validation）是用來驗證分類器的性能一種統計分析方法，基本思想是把在某種意義下將原始數據進行分組，一部分做爲訓練集（training set），另一部分做爲驗證集（vali
2018-08-30 07:05:13
原创 隨機森林
1. 算法簡介隨機森林由LeoBreiman（2001）提出，它通過自助法（bootstrap）重採樣技術，從原始訓練樣本集N中有放回地重複隨機抽取k個樣本生成新的訓練樣本集合，然後根據自助樣本集生成k個分類樹組成隨機森林，新數據的
2018-08-30 06:57:08
原创 梯度下降
梯度下降是機器學習中最基本的概念，分爲BGD（Batch Gradient Descent）、SGD(Stochastic Gradient Descent)和MBGD（Mini-Batch Gradient Descent）三種。線性迴
2018-08-30 06:57:08
原创 交叉驗證
交叉驗證（Cross Validation）是用來驗證分類器的性能一種統計分析方法，基本思想是把在某種意義下將原始數據進行分組，一部分做爲訓練集（training set），另一部分做爲驗證集（vali
2018-08-30 06:57:07
原创 隨機森林總結
1. 什麼是隨機森林?隨機森林是一種多功能的機器學習算法，能夠執行迴歸和分類的任務。同時，它也是一種數據降維手段，用於處理缺失值、異常值以及其他數據探索中的重要步驟，並取得了不錯的成效。另外，它還擔任了集成學習中的重要方法，在將幾個低效模
2018-08-30 06:48:03
原创 特徵工程
https://machinelearningmastery.com/discover-feature-engineering-how-to-engineer-features-and-how-to-get
2018-08-30 06:48:01
原创 隨機森林
1. 算法簡介隨機森林由LeoBreiman（2001）提出，它通過自助法（bootstrap）重採樣技術，從原始訓練樣本集N中有放回地重複隨機抽取k個樣本生成新的訓練樣本集合，然後根據自助樣本集生成k個分類樹組成隨機森林，新數據的
2018-08-30 06:48:00
原创 交叉驗證
交叉驗證（Cross Validation）是用來驗證分類器的性能一種統計分析方法，基本思想是把在某種意義下將原始數據進行分組，一部分做爲訓練集（training set），另一部分做爲驗證集（vali
2018-08-30 06:47:59
原创 梯度下降
梯度下降是機器學習中最基本的概念，分爲BGD（Batch Gradient Descent）、SGD(Stochastic Gradient Descent)和MBGD（Mini-Batch Gradient Descent）三種。線性迴
2018-08-30 06:47:59
原创 隨機森林總結
1. 什麼是隨機森林?隨機森林是一種多功能的機器學習算法，能夠執行迴歸和分類的任務。同時，它也是一種數據降維手段，用於處理缺失值、異常值以及其他數據探索中的重要步驟，並取得了不錯的成效。另外，它還擔任了集成學習中的重要方法，在將幾個低效模
2018-08-30 06:39:39
原创 特徵工程
https://machinelearningmastery.com/discover-feature-engineering-how-to-engineer-features-and-how-to-get
2018-08-30 06:38:56
原创 梯度下降
梯度下降是機器學習中最基本的概念，分爲BGD（Batch Gradient Descent）、SGD(Stochastic Gradient Descent)和MBGD（Mini-Batch Gradient Descent）三種。線性迴
2018-08-30 06:38:55
原创 隨機森林
1. 算法簡介隨機森林由LeoBreiman（2001）提出，它通過自助法（bootstrap）重採樣技術，從原始訓練樣本集N中有放回地重複隨機抽取k個樣本生成新的訓練樣本集合，然後根據自助樣本集生成k個分類樹組成隨機森林，新數據的
2018-08-30 06:38:54