解釋機器學習模型的一些方法（二）——在受監管的行業使用機器學習
對於在受監管行業中工作的分析師和數據科學家來說，盡管機器學習可能會帶來『能極大提高預測精度』這一好處，然而它可能不足以彌補內部文檔需求以及外部監管責任所帶來的成本。對於實踐者而言，傳統線性模型技術可能是預測模型中的唯一選擇。然而，創新和競爭的驅動力並不因為你在一個受監管的模式下工作就會止息 ...
原文：解釋機器學習模型的一些方法（一）——數據可視化
本系列文章轉載自關於如何解釋機器學習的一些方法。本篇主要介紹了幾種可視化數據及模型結果的方法。 到現在你可能聽說過種種奇聞軼事，比如機器學習算法通過利用大數據能夠預測某位慈善家是否會捐款給基金會啦，預測一個在新生兒重症病房的嬰兒是否會罹患敗血症啦，或者預測一位消費者是否會點擊一個廣告啦，等等。甚至於，機器學習算法還能駕駛汽車，以及預測大選結果 呃，等等。它真的能嗎 我相信它肯定可以，但是，這些高 ...
2018-07-23 21:06 0 2440 推薦指數：
相關推薦
機器學習-數據可視化
現在每天產生的數據都是海量的，這些數據中既有高質量的也有很多垃圾，如何從這些海量的數據中洞察出這些數據的內在聯系是我們機器學習的核心內容。如果光把數據丟在大家的面前，咱們肯定是無感的，無法獲取這些數據的意義。為了能夠更加直觀的了解這些數據的一些特征，例如數據的分布情況，數據的趨勢和走勢，數據之間 ...
為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化？
為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化？ http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html 機器學習模型被互聯網行業廣泛應用，如排序（參見：排序學習實踐）、推薦、反作弊、定位（參見：基於朴素貝葉斯的定位算法）等。一般做機器學習應用的時候大部分 ...
為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化？
http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html 機器學習模型被互聯網行業廣泛應用，如排序（參見：排序學習實踐）、推薦、反作弊、定位（參見：基於朴素貝葉斯的定位算法）等。一般做機器學習應用的時候大部分時間是花費在特征處理上，其中很關鍵的一步就是對特征數據 ...
python數據可視化、數據挖掘、機器學習、深度學習 常用庫、IDE等
一、可視化方法 條形圖 餅圖 箱線圖(箱型圖) 氣泡圖 直方圖 核密度估計(KDE)圖 線面圖 網絡圖 散點圖 樹狀圖 小提琴圖 方形圖 三維圖 二、交互式工具 Ipython、Ipython notebook Plotly ...
機器學習——logistic回歸，鳶尾花數據集預測，數據可視化
0.鳶尾花數據集 鳶尾花數據集作為入門經典數據集。Iris數據集是常用的分類實驗數據集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也稱鳶尾花卉數據集，是一類多重變量分析的數據集。數據集包含150個數據集，分為3類，每類50個數據，每個數據包含4個屬性。可通過花萼長度，花萼寬度，花瓣長度 ...
機器學習——可視化繪圖matplotlib和seaborn
安裝matplotlib和seaborn https://blog.csdn.net/Jia_jinjin/article/details/80428598 seaborn pairplot：特征兩兩對比 參數說明： data：數據。 g = sns.pairplot(data ...