100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

【100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林】的更多相关文章

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战（信用卡欺诈预测）

本文是对100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林的补充前文对随机森林的概念.工作原理.使用方法做了简单介绍,并提供了分类和回归的实例. 本期我们重点讲一下: 1.集成学习.Bagging和随机森林概念及相互关系 2.随机森林参数解释及设置建议 3.随机森林模型调参实战 4.随机森林模型优缺点总结集成学习.Bagging和随机森林集成学习集成学习并不是一个单独的机器学习算法,它通过将多个基学习器(弱学习器)进行结合,最终获得一个强学习器.这里的弱学习器应该具有一定的准确性,并且要有…

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

100天搞定机器学习|Day22 机器为什么能学习？

100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构

100天搞定机器学习|day37 无公式理解反向传播算法之精髓

100天搞定机器学习(Day1-34) 100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构 100天搞定机器学习|Day36 深度学习之梯度下降算法本篇为100天搞定机器学习之第37天,亦为3Blue1Brown<深度学习之反向传播算法>学习笔记. 上集提到我们要找到特定权重和偏置,从而使代价函数最小化,我们需要求得代价函数的负梯度,它告诉我们如何改变连线上的权重偏置,才能让代价下降的最快.反向传播算法是用来求这个复杂到爆的梯度的. 上一集中提到一点,13000维的梯度向量是难以想…

100天搞定机器学习|day40-42 Tensorflow Keras识别猫狗

100天搞定机器学习|1-38天 100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713.今天我们完成day40-42的课程,实现猫.狗的识别. 本文数据集下载地址 https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_3367a.…

100天搞定机器学习：PyYAML基础教程

编程中免不了要写配置文件,今天我们继续Python网络编程,学习一个比 JSON 更简洁和强大的语言----YAML .本文老胡简单介绍 YAML 的语法和用法,以及 YAML 在机器学习项目中的应用实例.欢迎大家一起学习,也欢迎点赞.在看.分享! 前篇:我开始学Python网络编程了 YAML YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写.YAML 的语法和其他高级语言类似,并且可以简单表达清单.散列表,标量等数据…

100天搞定机器学习|Day7 K-NN

最近事情无比之多,换了工作.组队参加了一个比赛.和朋友搞了一些小项目,公号荒废许久.坚持是多么重要,又是多么艰难,目前事情都告一段落,我们继续100天搞定机器学习系列.想要继续做这个是因为,一方面在具体应用中,发现很多之前遗漏的点,可以在这里查漏补缺,巩固知识点.另一方面,也是想大家一起打卡学习,一起探讨. 那么,继续学习. 本算法很简单,day7,原文作者仅简单介绍了kNN算法. 01k-NN算法 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是数据挖掘分类技术中最…

100天搞定机器学习|Day11 实现KNN