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    sofa公共自行车数量预测-XGBoost优化

    1.数据预处理 2.特征选择 3.XGBoost参数优化 4.误差测试 数据预处理 1.查看缺失值 ''' from xgboost impor...

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    机器学习第三章课后习题

    3.1 试析在什么情形下式 (3.2) 中不必考虑偏置项 b. 1、训练样本中存在属性为固定值(常量),wxi等价于偏置项b 2、分析属性值的变...

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    机器学习第六章支持向量机学习笔记

    基本概念 划分超平面:通过一个线性方程来分类训练样本 支持向量:使划分超平面的划分结果正确的距离超平面最近的训练样例 间隔: 两个异类支持向量到...

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    机器学习第六章支持向量机学习笔记

    1.如何为一个训练集找到可以划分不同类别样本的划分超平面 划分超平面那可以通过一个线性方程来描述 使划分超平面的划分结果正确的训...

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    机器学习第五章神经网络

    神经元模型 神经网络是由具有适应性的 简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实 世界物体所作出的交互反应 神经元接受...

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    机器学习第四章决策树学习笔记

    流程 根结点 包含样本全集 结点 对应一个属性测试 子结点 包含结点中属性测试的结果 叶结点 对应决策结果 决策树需进行学习过程和预测过程 学习...

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    机器学习第三章线性模型学习笔记

    线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记. 线性模型的基本形式为f(x) = ω1 X 1 + ω2 X 2 十 ...+ωd...

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    机器学习第二章学习笔记

    一、什么是错误率 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率" ,即如果在 m 个样本中有 α 个样本分类错误,则错误率 E= α/...

  • 机器学习第一章

    第一章主要对机器学习的基本术语,目的及原理做了简单阐述 1. 机器学习的目的:通过经验对新情况做出预判 机器学习研究如何通过计算(产生模型)的手...