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Python机器学习之交叉验证
交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估 方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法...
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Python二维数组转为一维数组的四种方法
二维数组转为一维数组 1.列表推导式 2. itertools 3.sum小技巧 4. operator 列表推导式参：《Python列表推导式...
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机器学习之特征工程一、哑变量 关于哑变量，这篇博文写的很好，相关概念可以参阅：《机器学习总结之——Dummy Coding(哑变量)》[https://blog....
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聚类算法分类是算法基于已有标签的数据进行学习并对新数据进行分类，而聚类则是在完全没有标签的情况下，有算法“猜测”哪些数据像是应该“堆”在一起的，并且让算...
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PCA和NMF主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用...
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数据预处理使用 make_blobs 生成数据集，指定样本数据量 n_samples=40，分类 centers=2，随机状态 random_state=...
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Python机器学习之神经网络手写识别引言 使用现成的 MNIST 数据集训练图像识别，包含 70000 个手写数字图像，其中 60000 个是训练数据，另外 10000 个是测试数...
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Python机器学习之神经网络MLP引言 MLP算法，也叫前馈神经网络或多层感知器。关于MLP网上有很多，可以参考，比如《神经网络基础-多层感知器(MLP)》[https://bl...
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SVM算法项目实践---波士顿房价回归分析
引言 采用波士顿房价数据，因为SVM算法对数据预处理 要求较高，房价数据特征量级差异大，因此需要进行预处理 代码 执行结果 注释： 《Sklea...