機器學習使用sklearn進行模型訓練、預測和評價
cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels， cv=k) 作用：驗證某個模型在某個訓練集上的穩定性，輸出k個預測精度。 K折交叉驗證（k-fold） 把初始訓練樣本分成k份，其中（k-1）份被用作訓練集，剩下一份被用作評估集，這樣一共可以對 ...
原文：使用Microsoft R Server進行機器學習和模型發布(2)
本文中用到的所有demo我都已經發布到了Github，需要的同學可以自行下載： https: github.com kingliantop azurelabs tree master RServerDemo Microsoft R客戶端的安裝 Microsoft R客戶端是一個免費的用於數據科學分析的高性能的工具。他基於開源的R語言構建，所以你可以使用任何開源的R packages，另外R cli ...
2017-06-05 11:30 0 4400 推薦指數：
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