碼上歡樂
首頁
榜單
標簽
關於
搜索
相關內容
簡體
繁體
Python機器學習中文版
本文轉載自
查看原文
2018-03-12 00:06
1297
爬蟲
/
python
/
Python Machine Learning
/
機器學習
/
Python機器學習
Python機器學習簡介
第一章 讓計算機從數據中學習
將數據轉化為知識
三類機器學習算法
第二章 訓練機器學習分類算法
透過人工神經元一窺早期機器學習歷史
使用Python實現感知機算法
基於Iris數據集訓練感知機模型
自適應線性神經元及收斂問題
Python實現自適應線性神經元
大規模機器學習和隨機梯度下降
第三章 使用Scikit-learn進行分類器之旅
如何選擇合適的分類器算法
scikit-learn之旅
邏輯斯蒂回歸對類別概率建模
使用正則化解決過擬合
支持向量機
使用松弛變量解決非線性可分的情況
使用核SVM解決非線性問題
決策樹學習
最大信息增益
構建一棵決策樹
隨機森林
k近鄰——一個懶惰學習算法
總結
第四章 構建一個好的訓練集---數據預處理
處理缺失值
消除帶有缺失值的特征或樣本
改寫缺失值
理解sklearn中estimator的API
處理分類數據
將數據集分割為訓練集和測試集
統一特征取值范圍
選擇有意義的特征
利用隨機森林評估特征重要性
總結
第五章 通過降維壓縮數據
PCA進行無監督降維
聊一聊方差
特征轉換
LDA進行監督數據壓縮
原始數據映射到新特征空間
使用核PCA進行非線性映射
用Python實現核PCA
映射新的數據點
sklearn中的核PCA
總結
第六章 模型評估和調參
通過管道創建工作流
K折交叉驗證評估模型性能
使用學習曲線和驗證曲線 調試算法
通過網格搜索調參
通過嵌套交叉驗證選擇算法
不同的性能評價指標
第七章 集成學習
集成學習
結合不同的分類算法進行投票
第八章 深度學習之PyTorch
×
免責聲明!
本站轉載的文章為個人學習借鑒使用,本站對版權不負任何法律責任。如果侵犯了您的隱私權益,請聯系本站郵箱yoyou2525@163.com刪除。
猜您在找
Python機器學習 (Python Machine Learning 中文版 PDF)
Python機器學習實踐指南pdf (中文版帶書簽)、原書代碼、數據集
Spark機器學習庫(MLlib)官方指南手冊中文版
機器學習實戰PDF中文版+英文版高清電子書+隨書源碼下載
python 機器學習
【原】Spark之機器學習(Python版)(一)——聚類
【機器學習】Apriori算法——原理及代碼實現(Python版)
【原】Spark之機器學習(Python版)(二)——分類
TensorFlow 官方文檔中文版學習
學習《Python金融實戰》中文版PDF+英文版PDF+源代碼
粵ICP備18138465號
© 2018-2025 CODEPRJ.COM