2018年12月28日
数据科学和人工智能技术笔记 十一、线性回归
摘要： 十一、线性回归 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 添加交互项 # 加载库 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_boston 阅读全文
posted @ 2018-12-28 15:30 绝不原创的飞龙 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据科学和人工智能技术笔记 十、模型选择
摘要： 十、模型选择 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在模型选择期间寻找最佳预处理步骤 在进行模型选择时，我们必须小心正确处理预处理。 首先，GridSearchCV使用交叉验证来确定哪个模型表现最好。 然而，在交叉验证中，我们假装作为测试集被留出的一折是不可 阅读全文
posted @ 2018-12-28 15:29 绝不原创的飞龙 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据科学和人工智能技术笔记 十三、树和森林
摘要： 十三、树和森林 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 Adaboost 分类器 # 加载库 from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn import datasets # 加载数据 阅读全文
posted @ 2018-12-28 15:28 绝不原创的飞龙 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据科学和人工智能技术笔记 十二、逻辑回归
摘要： 十二、逻辑回归 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 C 超参数快速调优 有时，学习算法的特征使我们能够比蛮力或随机模型搜索方法更快地搜索最佳超参数。 scikit-learn 的LogisticRegressionCV方法包含一个参数C。 如果提供了一个列 阅读全文
posted @ 2018-12-28 15:26 绝不原创的飞龙 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
ApacheCN 学习资源汇总 2018.12
摘要： 【主页】 apachecn.org【Github】@ApacheCN暂时下线: 社区暂时下线: cwiki 知识库自媒体平台 微博：@ApacheCN知乎：@ApacheCNCSDN简书OSChina博客园 我们不是 Apache 的官方组织/机构/团体，只是 Apache 技术栈（以及 AI）的爱 阅读全文
posted @ 2018-12-28 10:09 绝不原创的飞龙 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑