SVM簡介及sklearn參數
1.SVM簡介 SVM方法建立在統計學VC維和結構風險最小化原則上，既可以用於分類（二/多分類）、也可用於回歸和異常值檢測。SVM具有良好的魯棒性，對未知數據擁有很強的泛化能力，特別是在數據量較少的情況下，相較其他傳統機器學習算法具有更優的性能。 使用SVM作為模型時，通常采用如下流 ...
原文：auto-sklearn簡介
來自官網首頁 auto sklearn是什么 auto sklearn是一個自動化機器學習的工具包,其基於sklearn編寫. auto sklearn可以進行機器學習算法的自動選擇與超參數的自動優化,它使用的技術包括貝葉斯優化,元學習,以及集成機構 ensemble construction .你可以通過這篇文章,NIPS 來學習關於更多auto sklearn背后的原理與技術. 例子 如果將 ...
2017-12-12 19:47 0 1123 推薦指數：
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Python Sklearn.metrics 簡介及應用示例 利用Python進行各種機器學習算法的實現時，經常會用到sklearn（scikit-learn）這個模塊/庫。 無論利用機器學習算法進行回歸、分類或者聚類時，評價指標，即檢驗機器學習模型效果的定量指標，都是一個不可避免且十分重要 ...
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