《python机器学习—预测分析核心算法》：构建预测模型的一般流程
参见原书1.5节 构建预测模型的一般流程 问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题、提取特征、训练算法、评估算法 熟悉不同算法的输入数据结构：1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现 机器学习：开发一个可以实际部署的模型的全部 ...
原文：《python机器学习—预测分析核心算法》：理解数据
参见原书 . . 节 新数据集就像一个包装好的礼物，它充满了承诺和希望 但是直到你打开前，它都保持神秘 一 基础问题的架构 术语，机器学习数据集的特性 通常，行代表实例，列代表属性特征 属性，实例中用于预测的数据其他名称：预测因子 特征 独立变量 输入 标签，需要预测的数据其他名称：结果 目标 依赖变量 响应 . . 属性和标签的不同类型决定模型的选择数值变量 类别变量 因素变量 惩罚回归算法只能 ...
2018-03-04 11:33 0 1652 推荐指数：
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