机器学习分类实例——SVM 20180423-20180426学习笔记 25去首届数字中国会展参观了,没学习。(想偷懒)由于是最后一天,感觉展出的东西少了,因为24号闭幕了。。。但是可以去体验区。主要体验了VR,其他展出的东西要么没意思,要么看不懂,马云马化腾 ...
一 任务 这次我们将了解在机器学习中支持向量机的使用方法以及一些参数的调整。支持向量机的基本原理就是将低维不可分问题转换为高维可分问题,在前面的博客具体介绍过了,这里就不再介绍了。 首先导入相关标准库: matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats impor ...
2019-09-28 22:04 0 1593 推荐指数:
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上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使 ...
案例中,往往使用真实数据,为什么我们要使用sklearn自带的数据呢?因为真实数据在随机森林下的调参过程,往往非常缓慢。真实数据量大,维度高,在使用随机森林之前需要一系列的处理,因此不太适合用来做直播中的案例演示。在本章,我为大家准备了kaggle上下载的辨别手写数字的数据,有4W多条记录 ...
机器学习算法中有两类参数:从训练集中学习到的参数,比如逻辑斯蒂回归中的权重参数,另一类是模型的超参数,也就是需要人工设定的参数,比如正则项系数或者决策树的深度。 前一节,我们使用验证曲线来提高模型的性能,实际上就是找最优参数。这一节我们学习另一种常用的超参数寻优算法:网格搜索(grid ...
我发现大多数的机器学习相关的书都是遍历各种算法和案例,为大家讲解各种各样算法的原理和用途,但却对调参探究甚少。这中间有许多原因,其一是因为,调参的方式总是根据数据的状况而定,所以没有办法一概而论;其二是因为,其实大家也都没有特别好的办法。 通过画学习曲线,或者网格搜索,我们能够探索到调参边缘 ...
我发现大多数的机器学习相关的书都是遍历各种算法和案例,为大家讲解各种各样算法的原理和用途,但却对调参探究甚少。这中间有许多原因,其一是因为,调参的方式总是根据数据的状况而定,所以没有办法一概而论;其二是因为,其实大家也都没有特别好的办法。 通过画学习曲线,或者网格搜索,我们能够探索到调参 ...
在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 先对数据标准化,然 ...
在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 ...