随笔分类 -  机器学习

优秀文章及工具汇总
摘要：1.高效工具 1.1高效敲码 1.1.1Cheatsheets 深度学习常用库的速查表 2.文章讲解 2.1特征工程 特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据 2.2模型详解 2.2.1序列模型 人人都能看懂的GRU 强推|人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法推导(非常详细) 2.2.2机器 阅读全文
posted @ 2020-12-04 10:38 McConor 阅读(133) 评论(0) 推荐(0)
机器学习算法优劣势及适用场景总结
摘要：持续更新中... 1.k-近邻算法 优势：精度高、对异常值不敏感、无数据输入设定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围：数值型和标称型 适用场景： 2.ID3决策树算法 优势：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据 劣势：可能会产生过度匹配问题 适用 阅读全文
posted @ 2017-12-30 13:01 McConor 阅读(1063) 评论(0) 推荐(0)
数据挖掘读书与学习记录
摘要：2017.12.1-至今: 1.<机器学习实战>看到支持向量机，觉得基础还是有些薄弱 2.<Spark快速大数据分析> 2017.10.16-2017.12.17 1.<Python3网络爬虫实战案例> --崔庆才 看完，代码过完(部分需要云主机的章节未实践) 2017.9.1-2017.10.15 阅读全文
posted @ 2017-12-29 18:39 McConor 阅读(143) 评论(0) 推荐(0)