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2016年12月10日
ML基础03-特征工程
摘要: 1、特征工程是什么 有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见对数据和特征的处理是机器学习的基石,也就是我所理解的特征工程。特征工程本质上是一个工程问题,机器学习的脏活累活。却也是不可获取至关重要的工作。业界广为流传的一张特征工程思维导图如
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posted @ 2016-12-10 20:54 _1024
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ML基础02-模型选择
摘要: 0、模型选择 对于不同的业务场景,需要不同的策略来处理问题。没有一个算法可以处理好所有问题,并取得最好的效果。这样就是没有免费午餐原理。 因此,对于不同业务,不同的应用场景,需要选择不同的模型来解决实际问题。 对于模型的选择,可以分为两个层面: 1、对于一个既定算法,如何让这个算法达到最优? 2、对
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posted @ 2016-12-10 20:53 _1024
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ML基础01-概论
摘要: 0.前言 学习机器学习有几年时间了,开始一直是零零碎碎断断续续学一些东西,断续琐碎;后面慢慢地把各个点串起来,形成了体系。早有打算整理出来,但是总觉得有些地方理解欠佳,不敢轻易动笔。最近把各个部分都思考了一下,感觉应该问题不大了,遂准备着手整理成一系列文章。记录自己对机器学习的一些理解,以备忘。 也
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posted @ 2016-12-10 20:48 _1024
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