8.6.2 训练算法:建立模型 8.7 本章小结 第9章 树回归 9.1 复杂数据的局部性建模 9.2 连续和离散型特征的树的构建 9.3 将CART算法用于回归 9.3.1 构建树 9.3.2 运行代码 9.4 树剪枝 9.4.1 预剪枝 9.4.2 后剪枝 9.5 模型树 9.6 示例:树回归与标准回归的比较 9.7 ...
机器学习基础 附:机器学习专业术语 模型(model ):计算机层面的认知 学习算法 (learning algorithm ),从数据中产生模型的方法 数据集 (data set):一组记录的合集 示例 (instance ):对于某个对象的描述 样本 (sample ):也叫示例 属性 (attribute ):对象的某方便表现或特征 特征 (feature ):同属性 属性值 (...
8.2 局部加权线性回归 8.3 示例:预测鲍鱼的年龄 8.4 缩减系数来“理解”数据 8.5 权衡偏差与方差 8.6 示例:预测乐高玩具套装的价格 8.7 本章小结第9章 树回归 9.1 复杂数据的局部性建模 9.2 连续和离散型特征的树的构建 9.3 将CART算法用于回归 9.4 树剪枝 9.5 模型树 9.6 示例:树回归与标准回归的比较 9.7 ...
8.6.2 训练算法:建立模型 8.7 本章小结 第9章 树回归 9.1 复杂数据的局部性建模 9.2 连续和离散型特征的树的构建 9.3 将CART算法用于回归 9.3.1 构建树 9.3.2 运行代码 9.4 树剪枝 9.4.1 预剪枝 9.4.2 后剪枝 9.5 模型树 9.6 示例:树回归与标准回归的比较 ...
书籍类型:Epub+Txt+pdf+mobi 创建日期:2016-09-19 15:13:22 发布日期:2025-02-22 连载状态:全集 书籍作者:Peter Harrington ISBN:9787115317957 运行环境:pc/安卓/iPhone/iPad/Kindle/平板 内容简介 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息...
深度学习架构论文3-批量标准(BN)减少内部偏移加速模型训练 2020年强化学习免费新书-《不确定性决策与强化学习》pdf分享 新书-《Bandit问题-基础、算法、理论、应用》分享 MIT《计算系统生物学:生命科学中的深度学习》课程 (2020) 视频频及ppt免费分享 MIT新课-《6.824分布式系统2020春》视频及ppt分享 Geoffrey Hinton-...
具体方法是:从根结点(root node)开始,对结点计算所有可能的特征的信息增益,【选择信息增益最大的特征作为结点的特征】,由该特征的不同取值建立子节点;再对子结点递归地调用以上方法,构建决策树;直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止,最后得到一个决策树。ID3相当于用【极大似然法】进行概率模型的选择...
您将构建一个完整的机器学习管道,包括数据处理、模型训练和预测,以便充分利用图数据的潜力。 在介绍了这些基础知识之后,您将了解真实的场景,例如使用图和图形上的金融交易系统从社交网络提取数据、文本分析和自然语言处理(NLP)。您还将学习如何构建和扩展用于图分析的数据驱动应用程序,以存储、查询和处理网络信息,并...
为了推动我国大数据,云计算,人工智能行业地发展,面向社会数据分析人才需求,开设大数 据分析与应用课程。课程任务是通过本课程地学习,使学生学会使用 Python 进行数据质量校 验,可视化绘图,数据处理,特征工程,构建有/无监督与智能推荐模型,并详细拆解学习回归,分 类,聚类与智能推荐4 个企业案例与一个综合案例,将理论与...
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