E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
十折交叉验证
机器学习高方差和高偏差问题
为了使得模型具有更好的泛化能力,我们在数据集分配问题上采用了6:2:2的分配原则,60%作为训练集,20%作为
交叉验证
集,20%作为测试集。
syyyy712
·
2020-07-28 12:44
人工智能
机器学习
统计学习导论 ISL Ch5 重抽样方法
作用:估计模型效果(testerror);选择最佳的自由度(参数)5.1
交叉验证
5.1.1验证集方法步骤:1.随机地将观测集分为两部分:训练集和验证集2.利用训练集来生成一些模型3.在验证集上拟合模型,
los_pollos
·
2020-07-28 11:47
K近邻(KNN)算法、KD树及其python实现
1、k近邻算法KNN基本思想k近邻法是基本且简单的分类与回归方法,即对于输入实例,依据给定的距离度量方式(欧式距离),以及选择合适的k值(
交叉验证
),在样本集中找到最近邻新实例的k个样例,通过k个最近邻样例的类别表决出新实例的类别
十里清风
·
2020-07-28 11:07
机器学习
机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记 之 第三章:分类
目录第三章分类1MNIST2训练一个二元分类器3性能考核3.1使用
交叉验证
测量精度3.2混淆矩阵3.3精度和召回率3.4精度/召回率权衡3.5ROC
wclzxbs
·
2020-07-28 07:15
Andrew Ng-机器学习基础笔记(下)-Python实现代码
目录前言:10.应用机器学习的建议10.1决定下一步做什么10.2评估一个假设10.3模型选择和
交叉验证
集10.4诊断误差和方差10.5正则化和偏差/方差10.6学习曲线10.7决定下一步做什么11机器学习系统的设计
忆_恒心
·
2020-07-28 07:48
机器学习
Python
记一次失败的kaggle比赛(3):失败在什么地方,贪心筛选特征、
交叉验证
、blending
今天这个比赛结束了,结果可以看:https://www.kaggle.com/c/santander-customer-satisfaction/leaderboardpublic结果:private结果:首先对比private和public的结果,可以发现:1)几乎所有的人都overfitting了;或者说private的另一半测试数据比public的那一半测试数据更不规律。2)private的
mmc2015
·
2020-07-28 03:31
Kaggle
数值分析大作业
文章目录实验流程概述1数值分析的知识点:2题解思路及结果分析3思考及反思算法分析1.脊回归(RidgeRegression)2随机森林推荐参考sklearn中随机森林用法一些参数说明3
交叉验证
方法实验步骤
lancecrazy
·
2020-07-28 01:13
❥数值分析
数值分析实验(c++版)
2018-04-21 EPS
当然,还有通过其他指标
交叉验证
,我们会在周一阶段小结的时候一起回顾。一、概念“盈利能力”的最后一个指标,即“每股收益”(EPS),EPS的简称是“
Vicky_d1e4
·
2020-07-27 21:56
Spark scala中将Array(Row)转化为DataFrame(另一种抽样方式)
采样变换在机器学习中可用于进行
交叉验证
。语法defsample(withReplacement:Boolean,fraction:Double,seed:Long=Uti
楓尘林间
·
2020-07-27 19:54
DateFrame
Scala
Spark
Xgboost建模
XGBoost有一个很有用的函数“cv”,这个函数可以在每一次迭代中使用
交叉验证
,并返回理想的决策树数量。对于给定的学习速率和决策树数量,进行决策树特定参数调优(max_depth,min_
aliexie2869
·
2020-07-27 18:07
sklearn.model_selection 实现
交叉验证
前言1.什么是
交叉验证
法?它的基本思想就是将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集来训练模型,另一部分做为测试集来评价模型。2.为什么用
交叉验证
法?
Wisimer
·
2020-07-27 17:28
ML
Pytorch:实现K折
交叉验证
K折
交叉验证
1.k折
交叉验证
简述2.代码实现思路2.1准备数据2.2定义网络模型和数据集类2.3K-Flod训练(最重要)2.4K折划分2.5单折训练过程1.k折
交叉验证
简述k折
交叉验证
用于训练集和测试集的划分
Serendipity0928
·
2020-07-27 16:17
Pytorch
pytorch
机器学习
Kaggle - 基本知识
-方法一:丢弃-方法二:LabelEncoding-方法三:One-hotEncoding-3.sklearn的封装API-4.少量数据的
交叉验证
-5.特征数据泄露-TargetLeakage-Train-TestContaminati
KDLin
·
2020-07-27 15:57
kaggle
交叉验证
今天来讲一种在机器学习中常用的精度测试方法,叫做
交叉验证
。
ACdreamers
·
2020-07-27 14:31
人工智能
2019-04-24 训练集、验证集、测试集以及交验验证的理解
在人工智能机器学习中,很容易将“验证集”与“测试集”,“
交叉验证
”混淆。一、三者的区别训练集(trainset)——用于模型拟合的数据样本。
李绍俊
·
2020-07-27 12:48
Kaggle教程 机器学习中级5
交叉验证
转载请注明出处:https://leytton.blog.csdn.net/article/details/102561555如果本文对您有所帮助,请点个赞让我知道哦在本节课程中,你将会学习如何使用
交叉验证
来评估模型性能
李乾文
·
2020-07-27 11:08
【机器学习】
#
Kaggle
多项式回归 & pipeline & 学习曲线 &
交叉验证
多项式回归就是数据的分布不满足线性关系,而是二次曲线或者更高维度的曲线。此时只能使用多项式回归来拟合曲线。比如如下数据,使用线性函数来拟合就明显不合适了。接下来要做的就是升维,上面的真实函数是:$y=0.5x^2+2x+5\(。而样本数据的形式是(x,y),以这种方式只能训练出\)y=ax+b\(。所以,手动构造\)x^2\(项,让样本的形式变为:\)(x,x^2,y)\(。这样,增加了一个\)x
twilight0402
·
2020-07-27 11:00
模式识别 (一):Fisher线性判别
sonar数据上验证算法的有效性;Iris数据3类,4维,150个数据;Sonar数据2类,60维,208个样本;训练和测试样本有三种方式进行划分:(三选一)1)将数据随机分训练和测试,多次平均求结果2)k折
交叉验证
ROCCO#
·
2020-07-24 00:45
大作业
KNN+
交叉验证
KNN+
交叉验证
复习机器学习概述概念样本特征工程概念作用特征抽取特征值化one-hotjieba分词特征的预处理归一化标准化特征选择PCA方差过滤机器学习基础数据集的获取sklearn数据集的切分训练集测试集数据类型离散型连续性回归问题回归模型分类问题分类模型
浅笑_7cad
·
2020-07-21 22:23
《Python数据科学手册》 机器学习之模型验证——基于Scikit-Learn
二、
交叉验证
将模型分为N组,每一轮依次用模型拟合其中的N-1组数据,再预测剩下一组数据,评估模型准确率。
麻木的程序猿
·
2020-07-16 05:40
《Python数据科学手册》
笔记
机器学习实战(基于Sklearn和tensorflow)第三章 分类 学习笔记
机器学习实战书籍第三章例子学习笔记书中源码,here本文地址,here要分为Mnist数据处理、
交叉验证
、混淆矩阵、精度、多分类问题等。
阿唐明
·
2020-07-16 04:29
机器学习
2.Iris数据集:感知器模型的简单实战(分类)
fromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpiris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,[2,3]]#2:3才不算3y=iris.targeta=np.unique(y)#返回类标值#
交叉验证
liangyingyi1006
·
2020-07-16 02:19
机器学习实战
莫烦Python Scikit-learn 视频截图
p=12鲜花分类生成数据预测房价model属性数据处理制作数据显示数据数据scale拆分训练预测
交叉验证
修改参数值loss可视化学习过程保存与加载sklearn其他博客资源官网:https://scikit-lear
liang890319
·
2020-07-16 02:08
深度学习
04 ndarray 读取和修改
通常,在机器学习中,你需要使用切片拆分数据,例如将数据集拆分为训练集、
交叉验证
集和测试集。一、访问元素我们可以通过索引和方括号[]访问和修改ndarray中的数据。
库伯
·
2020-07-16 00:48
numpy
机器学习之模型验证——基于Scikit-Learn
二、
交叉验证
将模型分为N组,每一轮依次用模型拟合其中的N-1组数据,再预测剩下一组数据,评估模型准确率。
elma_tww
·
2020-07-15 22:41
libsvm中tools(easy.py,subset.py,grid.py,checkdata.py)的使用
中的一些工具,总结一下.libsvm的一些工具还是非常有用的,1.可以调用subset.py将你的样本集合按你所想要的比例进行抽样出两个子样本集合.2.还可以调用grid.py做关于(C,gamma)的
交叉验证
参数选择
cowboy_wz
·
2020-07-15 21:53
svm研究
决策树算法总结(下:CART决策树)
文章目录一、CART树原理二、CART分类树2.1特征选择2.2建立流程2.3连续特征和离散特征的处理三、CART回归树四、CART树算法的剪枝4.1剪枝的损失函数度量4.2剪枝的思路4.3CART树的
交叉验证
陈小虾
·
2020-07-15 21:05
机器学习
机器学习笔记(十八):模型正则化
凌云时刻·技术导读:上一篇我们在验证数据集概念的基础上讲了
交叉验证
。这一篇我们继续来讲模型正则化。
凌云时刻
·
2020-07-15 20:28
L2正则化-岭回归-示例(sklearn实现)
文章目录岭回归-示例(sklearn实现)1.导包2.原始数据生成与展示3.岭回归模型4.岭回归+
交叉验证
的模型4.1创建模型,开始训练4.2结果展示4.3.预测岭回归-示例(sklearn实现)1.导包
蒋含竹
·
2020-07-15 20:57
Python
MachineLearning
#
Sklearn
机器学习
MachineLearning
岭回归
sklearn
交叉验证
使用xgboost4j-spark进行模型训练
模型代码包含:-train:训练-train_cv:训练带
交叉验证
进行参数选择-predict_eval:预测并在验证集上验证准确率-predict:预测-train_leaf_lr:gb
数据拾光者
·
2020-07-15 19:08
大数据
机器学习
sklearn.cross_val_score和sklearn.roc_auc_score
None,cv=None,n_jobs=None,verbose=0,fit_params=None,pre_dispatch='2*n_jobs',error_score=nan)(1)cv参数定义
交叉验证
方式
gyl2016
·
2020-07-15 18:33
Bug
机器学习
sklearn
SVM-RFE使用及换kernal及estimator
RFECV基于RFE基础上,添加了
交叉验证
,使得在每个step中,都可以对现有的特征数目进行评估,以确定比较好的数目。
hmmy
·
2020-07-15 18:00
sklearn
集成学习结合策略之——stacking
实例:假设我们整个trainingset包含10000行数据,testingset包含2500行数据,那么每一次
交叉验证
其实就是对trainingset进行划分,在每一次的
交叉验证
中trainingdata
Longtermevolution
·
2020-07-15 18:52
集成学习
交叉验证
——sklearn.model_selection.KFold
使用到了
交叉验证
(Cross-validation),需要整理sklearn.model_selection.KFold函数的参数设定和使用实例。
Longtermevolution
·
2020-07-15 18:52
集成学习
使用sklearnr的
交叉验证
计算分类器的性能
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier函数classifier_evaluation(clf,x_set,
zhchou8972
·
2020-07-15 12:29
python
李航(统计学习方法第一章)
第一章统计学习方法概论内容概要:内容概括:简要叙述统计学习方法的基本概念主要内容:监督学习统计学习方法三要素模型策略算法正则化
交叉验证
学习的泛化能力生成模型与判别模型监督学习方法的应用分类问题标注问题回归问题
公琉星追
·
2020-07-15 10:08
机器学习
Kmeans算法及相关优化
Kmeans算法及相关优化Kmeans算法简介初始类簇中心点的选取K值的选取算法流程相关优化补充优点缺点LOF离群点检测算法Kmeans的K值自适应优化算法KNN邻近算法
交叉验证
本文主要参考https:
wskywskywsky
·
2020-07-15 09:03
算法
优化
机器学习
R语言 最优子集选择与K折
交叉验证
R语言最优子集选择(Bestsubsetselection)与K折
交叉验证
(K-foldcrossvalidation)##最优子集选择best_subset_selection<-function(X
wildwind0907
·
2020-07-15 09:25
R编程
机器学习
机器学习(MACHINE LEARNING)Sklearn全高级使用(看不懂你来打我!)
文章目录1正规化Normalization1.1数据标准化1.2数据标准化对机器学习成效的影响2检验神经网络(Evaluation)2.1误差曲线2.2准确度曲线2.3正规化2.4
交叉验证
3Cross-validation3.1Model
Li xiang007
·
2020-07-15 08:51
Machine
learning
[cs231n] Assignment1-KNN
算法思想训练阶段:分类器只保存下所有的成对训练数据预测阶段:分类器计算测试图片和所有训练数据的距离,选择K个最相近的图片,通过投票预测该图片的分类
交叉验证
:通过
交叉验证
选择最佳的K加载数据集#LoadtherawCIFAR
wchstrife
·
2020-07-15 02:51
计算机视觉
特征选择(Feature Selection)
交叉验证
直接介绍k折叠
交叉验证
(k-foldcrossvalidation):1.特征选择1.1相关系数先考虑对连续的输出y进行预测,皮尔森相关性系数为:Cov代表协方差,var代表方差,R(i)的估计定义为
花折泪
·
2020-07-15 01:47
machine
learning
JD-大数据竞赛心得
特此声明:引用白虎QQ群的吉更大神京东竞赛技术参考汇总关键字xgboost高纬度特征的特征轮
交叉验证
网格搜索调参单一模型多模型融合特征工程描述统计量ML指代机器学**,DM指代数据挖掘DM流程通常分两个阶段
·清尘·
·
2020-07-15 01:47
机器学习之sklearn-KNN近邻算法分类小案例(乳腺癌预测最优模型)
(案例):用sklearn包实现knn分类小案例,通过
交叉验证
网格搜索获取最优参数模型,进行参数评估。
Mr four fires
·
2020-07-14 21:11
阅读笔记 - 《统计学习方法 - 李航》
阅读笔记-《统计学习方法-李航》1统计分析1.1常见的几种损失函数1.2风险函数1.3过拟合1.4损失函数1.5模型选择的方法1:正则化1.6模型选择的方法2:
交叉验证
1.7生成方法与判别方法1.8分类器评估指标
pennyyangpei
·
2020-07-14 20:20
机器学习
算法
机器学习--scikit-learn(3)--
交叉验证
这篇文章记录的是如何对模型进行
交叉验证
。首先要简单了解一下,什么是
交叉验证
,对一个模型好与坏的检测指标有哪些?1.什么是
交叉验证
?
皮卡猪猪
·
2020-07-14 19:44
机器学习
python
sklearn
机器学习
人工智能
sklearn之Knn实战乳腺癌数据案例
导入的数据是sklearn自有的乳腺癌数据,sklearn有大量内置的数据,详细可点击sklearn数据集链接)KNN建模的具体流程如下:1.划分训练集,测试集2.用训练集的最大值最小值归一化训练集及测试集3.
交叉验证
得出最好的
Marin.L
·
2020-07-14 19:53
机器学习
目录-统计学习方法
监督学习1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.4.2过拟合与模型选择1.5正则化与
交叉验证
小登徒子
·
2020-07-14 18:08
【机器学习】时序数据处理
相关参考文献:1.时间序列
交叉验证
2.机器学习与时间序列预测3.时序数据预测案例:O2OCouponUsageForecast4.时间序列模型中样本时间窗口的选择-华泰期货5.scikit-learn
交叉验证
时间序列数据的自定义拆分
喜东东cc
·
2020-07-14 18:57
数据挖掘
MedianFlow中值流跟踪算法&源码
它基于LK光流跟踪算法,并使用FB(正向/反向评估点追踪质量的一种方法)、NCC
交叉验证
进行反馈。
MagnumLu
·
2020-07-14 17:28
图像处理
[Hands On ML] 2. 一个完整的机器学习项目(加州房价预测)
.查看数据5.创建测试集6.数据可视化7.查找数据关联8.特征组合9.为算法准备数据9.1数据清洗9.2处理文本特征10.自定义转换器11.特征缩放12.转换流水线Pipeline13.训练模型14.
交叉验证
Michael阿明
·
2020-07-14 17:05
机器学习
上一页
35
36
37
38
39
40
41
42
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他