SVM简介及sklearn参数
1.SVM简介 SVM方法建立在统计学VC维和结构风险最小化原则上，既可以用于分类（二/多分类）、也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。 使用SVM作为模型时，通常采用如下流 ...
原文：auto-sklearn简介
来自官网首页 auto sklearn是什么 auto sklearn是一个自动化机器学习的工具包,其基于sklearn编写. auto sklearn可以进行机器学习算法的自动选择与超参数的自动优化,它使用的技术包括贝叶斯优化,元学习,以及集成机构 ensemble construction .你可以通过这篇文章,NIPS 来学习关于更多auto sklearn背后的原理与技术. 例子 如果将 ...
2017-12-12 19:47 0 1123 推荐指数：
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