【機器學習】模型融合方法概述 我理解的Kaggle比賽中提高成績主要有3個地方 特征工程 調參 模型融合 之前每次打比賽都只做了前兩部分,最后的模型融合就是簡單 ...
. 機器學習來龍去脈 . 人類智能與人工智能 人類具備智能,可以學習 思考以及創新,能夠做到很多機器做不到的事情。 在計算機 Computer 被研發出來不久后,為降低人類工作負擔,一些專家早在 年提出了人工智能 Artificial Intelligent,AI 的概念,希望找到方法能夠使機器和人類一樣具備智能。 為達到人工智能的目標,專家們提出多種方法均為奏效,直到 年機器學習被提出。 . ...
2021-11-10 10:05 0 133 推薦指數:
【機器學習】模型融合方法概述 我理解的Kaggle比賽中提高成績主要有3個地方 特征工程 調參 模型融合 之前每次打比賽都只做了前兩部分,最后的模型融合就是簡單 ...
筆記目錄: 0-圖機器學習筆記概述 01-introduction 圖機器學習介紹 ...
一、數據挖掘任務 數據挖掘常見的六大任務: 1.分類問題 2.聚類問題 3.回歸問題 4.關聯問題 5.序列問題 ...
機器學習的核心是“使用算法解析數據,從中學習,然后對世界上的某件事情做出決定或預測”。這意味着,與其顯式地編寫程序來執行某些任務,不如教計算機如何開發一個算法來完成任務。有三種主要類型的機器學習:監督學習、非監督學習和強化學習,所有這些都有其特定的優點和缺點。 人工智能正成為企業轉型過程中 ...
數據降維的目的:數據降維,直觀地好處是維度降低了,便於計算和可視化,其更深層次的意義在於有效信息的提取綜合及無用信息的擯棄。 數據降維的好處:降維可以方便數據可視化+數據分析+數據壓縮+數據提取等。 降維方法 __ 屬性選擇:過濾法;包裝法;嵌入法; |_ 映射方法 _線性映射 ...
核方法 目錄 核方法 拉格朗日乘子法 等式約束條件 不等式約束條件 最大間隔(margin maximization) 問題描述 前序 SVM 最大 ...
作者:老董 鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34298295 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 目前關於強化學習(RL)的論述和公開課程已經很多了,雖然已經有了不少深入了解的文章 ...
參考:機器學習&深度學習算法及代碼實現 Python3機器學習 傳統機器學習算法 決策樹、K鄰近算法、支持向量機、朴素貝葉斯、神經網絡、Logistic回歸算法,聚類等。 一、機器學習算法及代碼實現–決策樹 決策樹學習筆記(Decision Tree) 引自:Python3 ...