随机森林是否需要交叉验证+特征的重要性
摘要：随机森林不需要交叉验证！ 随机森林属于bagging集成算法，采用Bootstrap，理论和实践可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中。故没有参加决策树的建立，这些数据称为袋外数据oob，歪点子来了，这些袋外数据可以用于取代测试集误差估计方法，可
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深入理解Batch normalization 的作用
摘要：转载： https://www.cnblogs.com/wmr95/articles/9450252.html 这篇文章解释起来通俗易懂。方便后续自己查阅 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实
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centos 安装python PIL模块
摘要：转载：https://www.cnblogs.com/ccdc/p/4069112.html 1、安装 使用yum安装缺少类库： 测试： 如果报缺少类库则手动安装： 下载资源： http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm 下载最新版的PIL安装程
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Centos6.8 安装dlib库时出错【升级gcc 到4.9.0以上】
摘要：在centos6.8上安装dlib库时出现错误： 1、CMake must be installed to build the following extensions: dlib 没有安装CMake，需要安装CMake，如 yum install cmake 2、Unsupported compi
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TensorFlow—softmax_cross_entropy_with_logits函数详解
摘要：softmax_cross_entropy_with_logits函数原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函数功能：计算最后一层是softmax层的cross entropy，把so
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异常点检查方法
摘要：奇异点、异常点检查 定义： 1）、novelty detection：当训练数据中没有离群点，我们的目标是用训练好的模型去检测另外新发现的样本； 2）、outlier detection：当训练数据中包含离群点，模型训练时要匹配训练数据的中心样本，忽视训练样本中的其它异常点； sklearn提供了一
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机器学习
摘要：机器学习占位 1、Adaboost训练误差推导：https://www.jianshu.com/p/bfba5a91ba15
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Scikit Learn安装教程
摘要：Windows下安装scikit-learn 准备工作 Python (>= 2.6 or >= 3.3), Numpy (>= 1.6.1) Scipy (>= 0.9), Matplotlib（可选）. NumPy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大
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