一、模型验证 　　进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。 　　这里我们将训练集再分成训练集与验证集两部分，大概比例就是3：1吧。一般来讲不同的训练集、验证集 ...

0.引言 　介绍了如何生成手写体数字的数据，提取特征，借助 sklearn 机器学习模型建模，进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试。 　用到的几种模型： 　　　　1. LR，Logistic Regression， 　　　　　　　　　　 　　　　（线性模型）中的逻辑斯特回归 ...

作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 流数据是机器学习领域的一个新兴概念 学习如何使用机器学习模型（如logistic回归）使用PySpark对流数据进行预测 我们将介绍流数据和Spark流的基础知识，然后深入到实现 ...

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels， cv=k) 作用：验证某个模型在某个训练集上的稳定性，输出k个预测精度。 K折交叉验证（k-fold） 把初始训练样本分成k份，其中（k-1）份被用作训练集，剩下一份被用作评估集，这样一共可以对 ...

本文中用到的所有demo我都已经发布到了Github，需要的同学可以自行下载： https://github.com/kingliantop/azurelabs/tree/master/RServe ...

最近在维护xgboost二分类算子，经过现场客户反馈的问题，模型在评估推理的时候，结果很不理想，实际测试确实模型预测全为1 一开始以为是数据不均匀导致的预测效果差，也尝试了分布均衡的数据以及网格搜索模型参数调参，结果还是同样的效果，问题没出现在这里 接着经过debug后，发现 模型 ...

（原作：MSRA刘铁岩著《分布式机器学习：算法、理论与实践》。这一部分叙述很清晰，适合用于系统整理NN知识） 线性模型 线性模型是最简单的，也是最基本的机器学习模型。其数学形式如下：g(X;W)=WTX。有时，我们还会在WTX的基础上额外加入一个偏置项b，不过只要把X扩展出一维常数 ...

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_31342997/article/details/88078213 　　　　　https://blog.csdn.net/u0129694 ...