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十折交叉验证
吴恩达机器学习系列课程笔记——机器学习系统设计
目录1.误差分析1.1
交叉验证
错误率(CrossValidationError)1.2查准率和召唤率(Precision/Recall)1.2.1评估度量方法F~1~Score2.推荐系统2.1基于内容的推荐算法
White_lies
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2020-08-02 22:01
#
吴恩达机器学习
吴恩达机器学习系列课程笔记——机器学习的评估和诊断
目录1.机器学习评估方法1.1传统标准1.2
交叉验证
集2.机器学习诊断法(MachineLearningDiagnostics)2.1特征数量对拟合的影响2.2正则化参数对拟合的影响2.3样本数对拟合的影响
White_lies
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2020-08-02 22:01
#
吴恩达机器学习
初学者如何学习机器学习中的L1和L2正则化
避免过拟合的方式之一是使用
交叉验证
(crossvalidation),这有
机器之心V
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2020-08-02 22:14
cs231n:assignment1:KNN解答
cs231n中第一个作业assignment1中对k-NearestNeighbor部分的解答,解答过程使得对Python库numpy的应用更加熟悉,以及对train/val/test集有了更深的了解,对
交叉验证
法有了一定的掌握
Tramac
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2020-08-02 22:38
python
AI之路(六)——关于统计学习(statistical learning)Part 5 正则化与
交叉验证
1.正则化模型选择的典型方法是正则化(regularization)。正则化是结构风险最小化策略的实现,是在经验风险上加一个正则化项(regularizer)或罚项(penaltyterm)。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数,模型越复杂,正则化值就越大。比如,正则化项可以是模型参数向量的范数。正则化一般具有如下形式:min1N∑i=1NL(yi,f(xi))+λJ(f)min\frac1N\
达摩院院长
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2020-08-02 21:29
AI
小牛的学习笔记--鸢尾花多分类
多分类;热编码的转化;10
交叉验证
一、导入包;设置随机种子数;导入数据集;分离属性和类别标签#MulticlassClassificationwiththeIrisFlowersDatasetimportnumpyfrompandasimportread_csvfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras
牛一犇
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2020-08-02 21:23
新闻分类系统(Python):爬虫(bs+rq)+数据处理(jieba分词)+分类器(贝叶斯)
(
交叉验证
准确性在65%~70%,数据集一共3183,可增加数据集提高准确率。)系统分为三部分:爬虫部分,使用Requests处理http,post请求。
橘子派
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2020-08-02 20:37
机器学习-实战-Python
【机器学习】算法详解与实战
小牛的学习笔记---声纳数据分析
对数据标准化;优化模型通过加宽,加深本讲内容:如何加载和准备数据如何创建一个基线神经网络如何使用scikit-learn和k-fold
交叉验证
评估Keras模型数据准备如何提升你的模型性能如何调整网络拓扑结构可以提高模型的性能试验
牛一犇
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2020-08-02 20:39
算法面试必备-----模型评估与选择
模型评估方法(测试集的保留方法)留出法
交叉验证
法自助法问题:在自助法的采样过程中,对n个样本进行n次自助采样,当n趋于无穷大时,最终有多少数据从来被选择过?调参与最终模型(验证集的使用)问题:在模型
Avery123123
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2020-08-02 15:41
算法岗面试笔试准备
模型预测评估
将数据分成训练书和测试数据5.对数据归一化处理2.模型预测多层感知机-回归模型集成回归线性回归svm回归knn回归决策树回归决策树回归随机森林回归Adaboost回归gbrt回归bagging回归3.模型整合使用k折
交叉验证
使用了几个较好的模型进行处理使用
dayday学习
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2020-08-02 14:42
房产预测
自然语言处理
简单粗暴理解与实现机器学习之K-近邻算法(十一):K-近邻算法案例之预测facebook签到位置
代码过程学习目标掌握K-近邻算法实现过程知道K-近邻算法的距离公式知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题知道kd树实现搜索的过程应用KNeighborsClassifier实现分类知道K-近邻算法的优缺点知道
交叉验证
实现过程知道超参数搜索过程应用
汪雯琦
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2020-08-02 13:29
【机器学习与深度学习】
简单粗暴理解与实现机器学习之K-近邻算法(九):k近邻算法总结、K-近邻算法的优缺点
学习目标掌握K-近邻算法实现过程知道K-近邻算法的距离公式知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题知道kd树实现搜索的过程应用KNeighborsClassifier实现分类知道K-近邻算法的优缺点知道
交叉验证
实现过程知道超参数搜索过程应用
汪雯琦
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2020-08-02 13:58
【机器学习与深度学习】
sklearn——朴素贝叶斯文本分类5
在这次的贝叶斯试验中,用到了
交叉验证
,就是假如把数据集分成10份,每次取其中的一份作为test数据,会得到10个测试的准确率,我们可以求10份的平均值,作为这一次的准确率。
panghaomingme
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2020-08-01 13:04
Scikit
Learn
机器学习——
交叉验证
与特征选择
k-折叠
交叉验证
是一种在机器学习中很常用的方法,简单来说就是手头有是10个数据,取2-10为样本数据,用来学习,生成公式后将第一个数据送入公式进行计算,下次则选取第二个数据作为测试数据,1,3-10这九个数据作为样本数据进行学习
呜哈哈哈
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2020-08-01 08:48
机器学习
交叉验证
概述Holdout
交叉验证
K-Fold
交叉验证
Leave-P-Out
交叉验证
总结概述
交叉验证
是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。
小詹学 Python
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2020-08-01 05:51
python
机器学习
数据挖掘
深度学习
人工智能
python中sklearnk折
交叉验证
1.模型验证回顾进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型,对于监督学习而言,我们希望模型对于未知数据的泛化能力强,所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。最先我们用训练准确度(用全部数据进行训练和测试)来衡量模型的表现,这种方法会导致模型过拟合;为了解决这一问题,我们将所有数据分成训练集和测试集两部分,我们用训练集进行模型训练,得到的模型再用测试集来衡量模型的预
程序员孙大圣
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2020-08-01 00:25
机器学习
K-折
交叉验证
目的:在实际训练中,模型通常对训练数据拟合程度较好,但是对训练数据之外的数据拟合程度差。为了得到可靠稳定的模型,用于评价模型的泛化能力,从而进行模型选择。基本思想:把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(trainset),另一部分做为验证集(validationsetortestset),首先用训练集对模型进行训练,再利用验证集来测试模型的泛化误差。另外,现实中数据
zxiaohui666
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2020-07-31 22:18
交叉验证
(Cross-Validation)和特征选择(Feature Selection)
交叉验证
(Cross-Validation):以下简称
交叉验证
(CrossValidation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组
caimouse
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2020-07-31 16:13
深度学习
《深度学习-Java语言实现》学习笔记(1)
监督学习和无监督学习监督学习无监督学习支持向量机隐马尔科夫模型神经网络逻辑回归增强学习机器学习应用流程准备任务步骤测试不佳原因K折
交叉验证
参阅一、监督学习和无监督学习监督学习:机器学习使用的数据集加入了标签
快点学
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2020-07-31 15:23
交叉验证
cross validation
1、train_test_split第一个要介绍的函数,train_test_split,用于分割所有样本,将其按照指定的大小分割训练集和测试集。以sklearn中的数据集iris为例:importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportdatasetsfromsklearnimports
lilina228
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2020-07-31 11:04
推荐系统surprise库教程
推荐系统surprise库官方文档解读安装时常见问题Surprise的功能示例使用内置的数据集+
交叉验证
不使用
交叉验证
,只把数据集分割一次使用自己的数据集、不使用测试集自行指定训练集和测试集内置算法和参数设置
百载文枢江左
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2020-07-30 21:02
推荐系统
Tensorflow K折
交叉验证
使用方法
K折
交叉验证
imageList,labelList,totalData=getData.genImageList(csvname)index=[iforiinrange(len(imageList))]
冒个泡啊
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2020-07-30 21:14
深度学习
计算机视觉
交叉验证
方法总结
1.简单
交叉验证
(hold-outcrossvalidation)全部数据分成训练集,测试集两部分。训练集用于训练模型,测试集用于测试模型效果。两个数据集没有交叉,避免了过拟合现象。
往往
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2020-07-30 20:27
机器学习
数据挖掘算法之-----KNN算法
超参数概念2.1、K值2.2、距离度量方式2.3、权重的计算方式2.4、算法步骤3、使用KNN实现分类3.1、建模预测,假设邻居数量为3,观察预测结果3.2、超参数对模型的影响3.3、超参数的调整:网格
交叉验证
菜菜抱富
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2020-07-30 20:50
数据分析-统计方法论
交叉验证
由于我们已经完成了训练模型的工作,因此我们无法假设它可以在以前从未见过的数据上运行良好。换句话说,我们无法确保模型在生产环境中具有所需的准确性和差异性。我们需要某种程度的保证,以保证模型所预测的准确性。为此,我们需要验证我们的模型。决定量化变量之间的假设关系的数值结果是否可接受作为数据描述的过程称为验证。为了评估任何机器学习模型的性能,我们需要对一些看不见的数据进行测试。根据模型在看不见的数据上的
Null_Pan
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2020-07-30 19:30
交叉验证
方法介绍
转载:http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73532651本文结构:什么是
交叉验证
法?为什么用
交叉验证
法?主要有哪些方法?优缺点?
lixg88888888
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2020-07-30 18:07
AI
Pytorch实现k折
交叉验证
Pytorch实现k折
交叉验证
代码思路参考:https://blog.csdn.net/foneone/article/details/104445320用pytorch实现k-foldcrossvalidation
brilliant_o
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2020-07-30 10:35
深度学习
keras实现
交叉验证
以及K折
交叉验证
原文来自https://www.cnblogs.com/bymo/p/9026198.html记下来,以便以后忘记了可以找到目录一.自动切分二.手动切分三.K折
交叉验证
(k-foldcrossvalidation
谢邪谐
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2020-07-30 10:15
python
机器学习
Keras
模型融合
好文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/61705517一个stacking过程:_N_FOLDS=5#采用5折
交叉验证
kf=KFold(n_splits=_N_FOLDS,random_state
Royel transformed
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2020-07-30 09:58
机器学习
笔记︱集成学习Ensemble Learning与树模型、Bagging 和 Boosting、模型融合
文章目录一、模型融合方法.概述1、Voting2、Averaging3、Bagging4、Boosting5、Stacking(1)nfolds次
交叉验证
(2)再用clf对test集进行预测,来得到第二层的测试数据
悟乙己
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2020-07-30 09:45
机器学习︱R+python
R︱金融风险管控
Julia 机器学习 --- k-折
交叉验证
目录k-折
交叉验证
(k-foldcrossValidation)主要目的:Julia中代码实现KFoldStratifiedKFoldLOOCV(留一
交叉验证
)
交叉验证
的函数k-折
交叉验证
(k-foldcrossValidation
October-
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2020-07-30 07:55
julia机器学习&科学计算
街景字符识别—模型集成
一般利用
交叉验证
法提高精度,如下所示。使用10折
交叉验证
法,得到10个CNN模型,可通过以下方法进行集成。平均预测结果的概率值,然后解码为具体字符。对预测的字符进行投票,得到最终字符。2
lz你ps
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2020-07-29 22:06
深度学习
python
人工智能
神经网络
【NLP】天池新闻文本分类——Task4 基于深度学习的文本分类1(fastText)
目录FastText
交叉验证
Fasttext实现基于keras基于fasttext包FastTextOne-hotBagofWordsN-gramTF-IDF等文本表示方法存在一定缺陷转,换得到的向量维度很高
nuoyi0618
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2020-07-29 21:26
NLP实践
基于GBDT的商品销售预测
数据建模,包括
交叉验证
、集合回归方法GradientBoostingRegressor。图形展示,使用matplotlib做折线图展示。主要用到的库包括:pandas、numpy、matplotli
小步积
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2020-07-29 20:37
机器学习
centos 7 caffe cirfar-10数据集训练及测试
整个数据集被分成了5个训练集和1个测试集,各有10000张图片,即50000张图片用于训练,10000张图片用于测试(
交叉验证
)。下载数据注意:默认用$CAFFE_ROOT表示caffe的根目录。
蒜泥狠
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2020-07-29 16:45
nlp入门赛task4 - 基于深度学习的文本分类1-fastText
基于fastText的文本分类学习目标文本表示方法Part2FastText安装fasttext.supervised()参数如何使用验证集调参本章小结本章作业修改参数十折
交叉验证
用StratifiedKFold
隧隧道道
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2020-07-29 16:56
自然语言处理
机器学习
如何使用
交叉验证
(cross-validatation)
如何使用Cross-Validation写这份文件,最主要的目的是介绍如何正确的使用cross-validation,并举例一些常犯的错误。假设您对patternrecognition已经有基础的认识,希望这份文件对您论文中的实验内容能有所帮助。在patternrecognition与machinelearning的相关研究中,经常会将dataset分为training跟test这两个subs
Smart-Body
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2020-07-29 16:23
机器学习
神经网络一些简单流程的理解(训练集、测试集和验证集(留出法和K折
交叉验证
))
其实之前学习都是很散的学习,对于训练集、验证集和测试集都没有特别的区分。这么一段时间算是在以前的基础上还是学到了一些东西(虽然都是些很简单的东西),但是我还是写写吧万一我忘了呢。哈哈哈!训练集其实我们在拿到训练数据的时候,我们都会把数据分成两部分,训练集也就是其中之一。顾名思义,我们需要训练集来对我们的网络权重(weight)和偏倚(bias)来训练,而我们所有参数的更新都是通过误差来更新的,而这
城北周杰伦
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2020-07-29 15:58
【用户指南|监督学习】1.1-线性模型
文章目录1.普通最小二乘法2.岭回归和分类2.1回归2.2分类2.3岭回归复杂度2.4置正则化参数:广义
交叉验证
3.Lasso3.1设置正则化参数3.1.1使用
交叉验证
3.1.2基于信息标准的模型选择3.1.3
LuCh1Monster
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2020-07-29 09:05
Scikit-Learn
sklearn(五)--------
交叉验证
一般的训练数据的方法是这样写的:fromsklearn.dadatasetsimportload_irisfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifieriris=load_iris()X=iris.datay=iris.targetX_train,X_
梦游--
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2020-07-29 03:05
Cross-validation
交叉验证
与训练集测试集划分
由于代码比较简单,直接看代码生成的结果更容易理解代码的功能和作用,所以没有添加更多的说明。参考官方文档地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#cross-validation-evaluating-estimator-performanceimportnumpyasnpfromsklearn.model_sel
yisuoyanyv
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2020-07-29 01:04
sklearn
数据预处理
交叉验证
备忘录
sklearn
交叉验证
数据集划分
几种
交叉验证
方法介绍及对比
交叉验证
交叉验证
是一种用来评价一个训练出的模型是否可以推广到另一个数据结构相同的数据集上的方法。主要用于PCR、PLS回归建模等建模应用中。
交叉验证
有时也称为交叉比对,如:10折交叉比对。
黑_太狼de数据
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2020-07-29 01:39
机器学习
数学之美
零基础入门NLP - 基于深度学习的文本分类1
学习目标学习FastText的使用和基础调参使用
交叉验证
提高精度文本表示方法Part2传统文本表示方法的缺陷在上一节种,介绍了几种文本表示方法One-hotBagofwords(BoW)N-gramTF-IDF
mhxin
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2020-07-28 23:40
nlp
分类
python
Kaggle学习笔记--Cross-Validation
Kaggle学习笔记--Cross-Validation简介如何使用
交叉验证
来更好地度量模型性能。什么是
交叉验证
?什么时候应该使用
交叉验证
?
weixin_44398470
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2020-07-28 22:14
Kaggle竞赛实战-手写数字识别器实战
竞赛实战文章目录-微信公众号:AI研习图书馆Kaggle竞赛实战系列一、介绍二、数据准备2.1、数据加载2.2、数据可视化2.3、数据清洗2.4、归一化2.5、Reshape2.6、标签编码2.7、分割
交叉验证
集三
算法之美DL
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2020-07-28 22:42
算法竞赛
十分钟上手sklearn:特征提取,常用模型,
交叉验证
十分钟上手sklearn:特征提取,常用模型,
交叉验证
转载出了点问题,将就还能看,哈哈哈这一篇虽然叫做:十分钟上手sklearn:特征提取,常用模型,但是写着写着我就想把每一个模型都详细说一下,所以也可以看作是机器学习算法概述了
我叫辰辰啦
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2020-07-28 22:12
kaggle
美团机器学习实践(1)通用流程
目录第1章问题建模1.1评估指标1.2样本选择1.3
交叉验证
第2章特征工程2.1特征提取2.2特征选择第3章常用模型第4章模型融合4.1理论分析4.2融合方法讲述机器学习解决实际问题的通用流程:如何分析问题如何进行特征工程
有石为玉
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2020-07-28 20:11
技术文档
Kaggle竞赛顶尖选手经验汇总
建立
交叉验证
集。制定、更新计划。检索类似竞赛和相关论文。Whatdoesyouriterationcyclelooklike?
weixin_30692143
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2020-07-28 16:52
交叉验证
1.验证集在使用一个机器学习模型时,通常有一些参数需要设置,比如:KNN中的k,距离函数;SVM算法中的(C,gamma);GBDT中的迭代次数,树的深度;这些参数称为超参数(hyperparameters),好的参数可以极大提高算法的预测性能。选择合适的模型参数过程称为模型选择(modelselection)。那么如何选择这些参数呢?在模型学习过程中,通常做法是将数据分为训练集和测试集,其中训练
du_mengnan
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2020-07-28 14:36
机器学习
机器学习
交叉验证
K重交叉验证
模型选择
特征选择
机器学习- Sklearn (
交叉验证
和Pipeline)
那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲,但是在实践中却会经常要用到的,那就是
交叉验证
cross_validation和Pipeline。
weixinscrm
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2020-07-28 13:09
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