随笔分类 - Machine Learning
摘要：cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels， cv=k) 作用：验证某个模型在某个训练集上的稳定性，输出k个预测精度。 K折交叉验证（k-fold） 把初始训练样本分成k份，其中（k-1）份被用作训练集，剩下一份被用作评估集，这样一共可以对分类器做
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摘要：自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各
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摘要：1 """ 2 执行lda2vec.ipnb中的代码 3 模型LDA 4 功能：训练好后模型数据的可视化 5 """ 6 7 from lda2vec import preprocess, Corpus 8 import matplotlib.pyplot as plt 9 import numpy as np 10 # %matplotlib inl...
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摘要：np.argsort(x)：返回数据x从小到大的索引值，记住是一个索引值。当你想获取从小到大的数据的时候，用到这个 data[::-1]：对数据data进行倒转 list是通过下标访问的，我们可以使用已经获得的下标获取list里面的数据 快速的将list保存到字典数据中
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摘要：昨天训练了性别和年龄预测的模型。给我的启发很大。你的侧重点要着眼于能够适用于工业界的模型，训练耗时少，占用内存小，效率高，支持海量数据分析能力。虽然深度学习很火，但要普遍适用于广大工业界还有一段距离。 1.模型GBDT,XGBoost,LightGBM都是非常不错的模型，需要重点研究，要吃透其中的原
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摘要：1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Fri Sep 29 11:05:52 2017 4 机器学习之sklearn 5 @author: den 6 """ 7 # 导入数据集 8 from sklearn import datasets 9 # 进行交叉验证 10 from sklearn.cross_validation...
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摘要：应导师要求，给新来的师弟师妹讲讲机器学习的一些东西，方便有个大概的结构，本人不才，略写点自己的看法和总结，有错误之处请多多指教。 回顾比赛 最近半年参加的比赛成绩： 比赛感悟，有了成长，更有了坚定的目标，比赛中深刻发现自己学习方面的缺陷，封赛专心学习，重打基础，做更靠谱的方案。 基本过程 具体问题需
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摘要：更多技术干活请关注：阿里云云栖社区 - 汇聚阿里技术精粹 作者：Team Machine Learning，这是一个机器学习爱好者团队，他们热衷于建立一个有希望在数据科学/机器学习方面建立事业的有抱负的年轻毕业生和专业人士的环境。 介绍 机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当
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摘要：Matlab 代码： 测试主程序： 示意图： 参考自：http://www.voidcn.com/blog/llp1992/article/p-2308490.html
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