一、特征工程 1.为什么要对特征做归一化? 2.什么是组合特征?如何处理高维组合特征? 3.请比较欧式距离与曼哈顿距离? ...
Pandas是一款适用很广的数据处理的组件,如果将来从事机械学习或者数据分析方面的工作,咱们估计 的时间都是在跟这个框架打交道。那大家可能就有疑问了,心想这个破玩意儿值得花 的时间吗 咱不是还有很牛逼的Tensorflow, keras,神经网络,classification等等这些牛逼的技术 词汇 都没学习呢,咋突然冒出来一个pandas就要在机器学习中占了大部分精力去处理呢 其实啊,同学们,什 ...
2020-01-04 21:10 0 2234 推荐指数:
一、特征工程 1.为什么要对特征做归一化? 2.什么是组合特征?如何处理高维组合特征? 3.请比较欧式距离与曼哈顿距离? ...
的一阶泰勒展开,在负梯度方向,函数值是下降的。只要学习率设置的足够小,并且没有到达梯度为0的点处,每次迭 ...
Q1. 在回归模型中,下列哪一项在权衡欠拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最大?¶ A. 多项式阶数 B. 更新权重 ...
常见分布 正态分布: 标准正态分布: 对数正态分布: 均匀分布: 指数分布: 伽玛分布:,其中 分布: 设是来自正态总体的一个样本,则 若是来自标准正态分布 ...
用的就是矩阵(Matrix)的处理。如何有一点数据处理方面的经验的话,无论你每一条数据有多少个feature ...
的复杂度。测试误差和训练误差之间差一个规则项,其公式为: 模型越复杂说明模型越不稳定,学习到 ...
(原创文章,转载请注明地址:http://www.cnblogs.com/wangkundentisy/p/6539058.html ) 1.t分布式统计分布的一种,同卡方分布(χ2分布)、F分布并 ...
罗尔(Rolle)中值定理是微分学中一条重要的定理,是三大微分中值定理之一,其他两个分别为:拉格朗日(Lagrange)中值定理、柯西(Cauchy)中值定理。 罗尔定理描述如下: ...