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2022年7月4日
算法
摘要: 1、KNN 2、朴素贝叶斯 3、决策树 信息熵: 信息增益:
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posted @ 2022-07-04 18:11 kh_401
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2022年6月27日
机器学习
摘要: 机器学习是人工智能的实现途径 深度学习是机器学习其中的一个方法 实现步骤: 获取数据 数据处理 特征工程 机器学习算法训练-模型 模型评估 应用
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posted @ 2022-06-27 16:12 kh_401
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2022年6月25日
特征提取
摘要: 将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征 特征值化是为了计算机更好的去理解数据 字典特征提取(特征离散化) 文本特征提取 图像特征提取
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posted @ 2022-06-25 16:00 kh_401
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特征工程的归一化和标准化
摘要: 在深度学习中,对训练数据进行标准化和归一化处理,可以加快模型的收敛速度,而且更重要的是在一定程度上缓解了深度网络中梯度消失的问题,从而使深层网络的训练更加容易。 归一化 归一化的作用是统一样本的统计分布性。把数据样本范围压缩至某个范围之间。 主要是为了方便处理不同的数据,因为将数据范围压缩至某个范围
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posted @ 2022-06-25 15:49 kh_401
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