下面是一个例子,用scikit-learn定义的决策树,然后使用特征和目标变量去拟合。 fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor#Define model.Specify a number for random_state to ensure same results each runmelbourne_model=DecisionTreeRegressor(random_state=1)#fit modelmelbourne_model.fit(X,y)DecisionTreeRegressor...
scikit-learn是最常用的“机器学习”程序库,可用于快速建立机器学习模型: # 建模示例,决策树模型fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor# Define model. Specify a number for random_state to ensure same results each runmelbourne_model=DecisionTreeRegressor(random_state=1)# Fit modelmelbourne_model.fit(X...
CSCI-5521-Intro-to-Machine-Learning是一门介绍机器学习基础的课程。该课程涵盖了机器学习的基本概念、算法和应用,帮助学生建立对机器学习领域的扎实理解。学生将学习如何利用数据来训练模型,并通过这些模型进行预测和决策。课程可能包括监督学习、无监督学习、强化学习等主题,以及常见的机器学习算法如线性回归、逻辑回归、...
CS189 机器学习导论 Intro to Machine Learning 加州大学伯克利分校 22SP 2669播放 Lecture 1: Introduction 1:20:38 Lecture 2: Linear Classifiers 1:29:15 Lecture 3: Gradient Descent 1:24:26 Lecture 4: SVM 1:28:11 Lecture 5: ML Abstractions 1:35:17 Lecture 6: Decision Theory 1:27:07 Lectur...
Kaggle-intro-to-machine-learning(4) Underfitting-and-overfitting 教程 在此步骤的最后,您将了解过拟合和过拟合的概念,并且将能够运用这些想法来使模型更准确。 Experimenting With Different Models 现在,您已经有了一种可靠的方法来衡量模型的准确性,您可以尝试使用其他模型,看看哪种模型可以提供最佳的预测。 但是...
2537 2 31:48 App Lin Clark - A Cartoon Intro to Fiber - React Conf 2017 858 -- 43:00 App GPT-4 Creator Ilya Sutskever 39 -- 39:58 App "Production Prolog" by Michael Hendricks 253 -- 1:07:11 App Clever Representations and Small Optimizations in Chez Scheme 72 -- 13:42 App...
jv-k / IntroductionToMachineLearningWithTensorFlow Public forked from danielmapar/IntroductionToMachineLearningWithTensorFlow Notifications Fork 0 Star 1 Intro to Machine Learning with TensorFlow Nanodegree Program: https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning-with-tensorflow-nanodegree--...
Kaggle-intro-to-machine-learning(3) Model-validation 教程 您已经建立了一个模型。 但这有多好? 在本课程中,您将学习使用模型验证来度量模型的质量。 测量模型质量是迭代改进模型的关键。 What is Model Validation 您将需要评估几乎曾经构建的每个模型。在大多数(尽管不是全部)应用中,模型质量的相关度量是预测...
intro-to-ml Exercises for CSC's Practical Machine Learning course See SETUP.md for instructions on how to set up Notebooks. Exercises Exercise 01: Introduction to Notebooks, Python, and numpy Exercise 02: Linear classifiers Exercise 03: Nearest neighbor classifiers Exercise 04: Linear and polynomi...
Kaggle-intro-to-machine-learning(1) How-models-work 我们将从机器学习模型如何工作以及如何使用的概述开始。如果您之前已经进行过统计建模或机器学习,则这可能很基础。不用担心,我们将尽快建立强大的模型。 通过此微课程,可以在经历以下场景时构建模型: