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十折交叉验证
kNN处理iris数据集-使用
交叉验证
方法确定最优 k 值
交叉验证
:对每一个k,使用验证集计算,记录k对应的错误次数,取错误数最小的kiris鸢尾花数据集网上有很多下载的http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases
woswod
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2020-06-29 20:03
机器学习
python
QIIME 2用户文档. 14机器学习预测样品元数据分类和回归q2-sample-classifier(2018.11)
文章目录前情提要预测样本元数据`q2-sample-classifier`预测样本分类预测样本连续型元数据嵌套
交叉验证
为所有样本提供预测最佳实践:不应该使用`q2-sample-classifier`做的事情
刘永鑫Adam
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2020-06-29 20:21
software
机器学习基本概念理解
主要包括以下部分:1.机器学习的三要素2.机器学习中常用的损失函数,重点分析对数损失函数的意义3.常用的模型的正则化项及其实际意义4.
交叉验证
与模型的性能度量注:以下内容为自己学习西瓜书和《统计学习方法
woniuhuli
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2020-06-29 20:44
机器学习
算法
【sklearn第二十五讲】
交叉验证
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间(入群联系qq:2279055353)学习一个预测函数的参数,在相同的数据集上检验它,这是一个方法学的错误。一个模型能够重复已知的样本标签,但是不能预测任何有用的未知数据,这种现象称过度拟合(overfitting).为了避免过度拟合,普遍采用的办法是,当做一个有监督的机器学习试验时,拿出一部分数据作为检验集X_test,y_test.在scikit-
Goodsta
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2020-06-29 20:37
Matlab fitrsvm自带支持向量回归
fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或
交叉验证
支持向量机(SVM)回归模型。fitrsvm支持使用内核函数映射预测变量数据,并支持通过二次编程实现目标函数最小化。
吕小猪不坏
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2020-06-29 20:26
MATLAB
机器学习
决策分类算法-C4.5算法原理
(4)使用k次迭代
交叉验证
,评估模型的优劣程度(5)根据生成的决策树,可以产生一个i
wj176623
·
2020-06-29 19:46
数据挖掘
如何实现两台Domino之间的相互访问
一)
交叉验证
1启动Administrator软件,连接到您的服务器,点击"配置"标签.2点击右边屏幕"工具"--"验证字"--"
交叉验证
"3选择您自己的cert.id,输入其口令,验证4选择的对方的cert.id
withwangzhen
·
2020-06-29 19:14
毕业实用模型(三)——时间序列forecast包的使用
taperedacf、taperedpacf3、arfima4、Arima函数5、arima.errors函数6、arimaorder7、auto.arima8、ggplot2中的时间序列相关系数9、tslm10、CV
交叉验证
逆天者顺A
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2020-06-29 17:27
毕业设计实用模型
R语言可视化
stacking和blending的原理和各自的优劣
stacking和blending目录一.原理1.stacking2.blending二.stacking过程解读三.优劣1.stacking2.blending一.原理1.stackingstacking是k折
交叉验证
素笺清风
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2020-06-29 16:48
R语言检验
交叉验证
#R语言:
交叉验证
选择最优模型#考虑下面的数据建模问题:x=seq(0,1,by=0.01)y=sin(2pix)+rnorm(length(x),0,0.1)data1=data.frame(x,y)
哈伦2019
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2020-06-29 14:16
R语言
数据挖掘:MATLAB决策树(采用UCI数据集的wine数据),并绘图,图在最后
一方面我想加深自己的理解,另一方面希望可以给使用MATLAB并学习决策树而感到无法下手的读者一个参考,了解到我每一个环节的处理,顺便说一下,我对数据集采用了10次10折
交叉验证
;当然,我对代码的理解远没有到那种如臂指使
weixin_44405310
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2020-06-29 13:34
随机森林模型预测和
交叉验证
使用随机森林模型来训练和
交叉验证
数据集。
XH生信ML笔记
·
2020-06-29 11:23
机器学习
使用matlab实现对winedataset的决策树(C4.5)构建及可视化
分类器的性能将通过对提供的数据集进行10倍(10-fold)
交叉验证
来评估。决策树和
交叉验证
在课程中进行了介绍。
Soul fragments
·
2020-06-29 11:54
MATLAB学习系列
零基础入门数据挖掘——建模调参
建模调参内容介绍代码读取数据线性回归&五折
交叉验证
&模拟真实业务情况建模五折
交叉验证
模拟真实业务情况多种模型对比本篇博客为参加Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参内容介绍线性回归模型
楚天星云
·
2020-06-29 10:57
Datawhale记录知识点
1、最速下降法2、牛顿法3、总结3、什么是
交叉验证
,简述使用
交叉验证
的原因?1、留一验证2、K折
交叉验证
4、描述一下什么是决策树算法,是如何进行特征选择的?5、PCA和LDA有什么异同?
HAITG
·
2020-06-29 10:26
机器学习
还在用
交叉验证
?试试Kaggle大牛们常用的方法——对抗验证
交叉验证
(CrossValidation)是常用的一种用来评估模型效果的方法。当样本分布发生变化时,
交叉验证
无法准确评估模型在测试集上的效果,这导致模型在测试集上的效果远低于训练集。
机器学习小站
·
2020-06-29 10:15
基于m折
交叉验证
实现KNN模型超参数k的优选
首先将数据集划分为训练集和测试集进一步划分出验证集训练集:用于建立模型,训练模型的拟合能力测试集:用来检验最终选择最优的模型的性能验证集:用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数,即用于参数的优选1、首先将数据集划分为训练集和测试集留出法:直接将数据集划分为两个互斥的集合,其中一个作为训练集,另一个作为测试集train_test_split()函数的参数说明train_test_split(X,
默_silence
·
2020-06-29 10:01
人工智能方向基础
机器学习---线性回归算法梳理
(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)五、线性回归的评估指标六、sklearn参数详解任务1-线性回归算法梳理1、机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合、欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、
交叉验证
言成苟文
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2020-06-29 10:19
机器学习算法
分类模型的评估以及超参数优化
参考:黑马传智播客机器学习入门视频本文代码片段基于上篇文章–knn实现鸢尾花分类目录1、分类模型的评估2、
交叉验证
以及网格搜索1、分类模型的评估01混淆矩阵fromsklearn.metri
天作。
·
2020-06-29 09:32
机器学习
集成学习之模型融合(一)Stacking
简介stacking是一种著名的集成学习方法,通过组合多个弱学习器生成的输出作为最终学习器的输入而得到一个更好的结果,我不介绍最原始的方法,那过于简单且容易过拟合,我会展开讲讲利用
交叉验证
做模型融合的过程
请叫我Ricardo
·
2020-06-29 08:36
机器学习
python人工智能——机器学习——模型选择与调优
1.
交叉验证
交叉验证
:为了让被评估的模型更加准确可信
交叉验证
过程
交叉验证
:将拿到的数据,分为训练和验证集。以下图为例:将数据分成5份,其中一份作为验证集。
Alex 007
·
2020-06-29 08:41
AI
利用python实现数据分析的大致主要流程(简)
分析特征值如果特征值过多,将不需要的特征值删减,保留有影响或者影响较大的特征值2.分解data和target如果target目标值的数据量差异巨大可以使用过采样,也就是将训练集样本量小的目标数据扩大,3.
交叉验证
忆雨星辰
·
2020-06-29 07:47
python
数据分析
机器学习入门(基础知识、线性回归算法)
文章目录1.机器学习基础1.1监督学习1.2无监督学习1.3泛化能力、过拟合、欠拟合1.3.1泛化能力1.3.2泛化能力的度量1.3.3过拟合与欠拟合1.4
交叉验证
法线性回归线性回归原理线性回归函数线性回归优化方法线性回归评估指标
Tiiian_
·
2020-06-29 06:18
24丨KNN:如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型?
一般采用
交叉验证
的方式选取K值。把样本集中的大部分样本作为训练集,剩余的小部分样本用于预测,来验证分类模型的准确性。所以在
张九日zx
·
2020-06-29 05:54
sklearn 绘制学习曲线(模型状态评估)
也就是以样本数为横坐标,训练和
交叉验证
集上的得分(如准确率)为纵坐标。
soda東風
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2020-06-29 05:51
sklearn
sklearn
交叉验证
cross_val_score参数解析
fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorecross_val_score(estimator,X,y=None,groups=None,scoring=None,cv=None,verbose=0,fit_params=None,pre_dispatch='2*n_jobs')estimator:选用的学习器的实例对象,包含“fit”方法;X:
wzd_AI
·
2020-06-29 04:22
sklearn
机器学习-样本集(包括训练集及测试集)的选取
www.xuebuyuan.com/1409669.htmlhttps://blog.csdn.net/bbbeoy/article/details/72967794针对经验风险最小化算法的过拟合的问题,给出
交叉验证
的方法
A_tianci_O
·
2020-06-29 04:08
python数据挖掘--超参寻优篇(附方法和代码)
1.K折
交叉验证
参数fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score,KFold定义
交叉验证
规则n_folds=5rmse=[]defrmsle_cv(model
睡醒了的小码媛
·
2020-06-29 03:57
机器学习
python数据分析
【Python基础训练营】7. Python之Sklearn
目录Sklearn简介常规使用模式数据标准化
交叉验证
过拟合问题保存模型总结1.sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归
suu_fxhong
·
2020-06-29 03:07
python
使用scikit-learn构建第一个随机森林模型
基本流程:1.设置环境2.导入库和模块3.加载数据4.将数据拆分为训练和测试集5.声明数据预处理步骤6.声明超参数以进行调整7.使用
交叉验证
管道调整模型8.改装整个训练集9.评估测试数据的模型管道10.
Leo_xzp
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2020-06-29 02:15
python
机器学习 学习曲线 Python实现学习曲线及案例解析
机器学习学习曲线Python实现学习曲线及案例解析学习曲线如果数据集的大小为mmm,则通过下面的流程即可画出学习曲线:把数据集分成训练数据集和
交叉验证
数据集。
Rp_
·
2020-06-29 02:18
机器学习
机器学习模型选择与调优 ---
交叉验证
、超参数搜索-网格搜索
模型选择与调优常见方法:
交叉验证
(crossvalidation)超参数搜索-网格搜索(GridSearch)1、
交叉验证
(crossvalidation)
交叉验证
:将拿到的训练数据,分为训练和验证集。
Jalen data analysis
·
2020-06-29 02:31
python机器学习
Python——sklearn.model_selection.cross_val_score()函数学习
K折
交叉验证
(k-fold)把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对分类器做k次训练,并且得到k个训练结果。
沫嫣子
·
2020-06-29 01:09
python
预测的流程和方法(Forecasting: Principles and practice第三章)
theforecaster’stoolbox3.1atidyforecastingworkflow生成时间序列数据预测可分为以下几步:数据准备(整理)数据的准备方式还可以用于探索时间序列的不同特征;预处理数据集是使用
交叉验证
评估模型性能的重要步骤
tomwang0322
·
2020-06-29 01:04
机器学习面试题(三)模型评价指标、超参数调优、过拟合和欠拟合
交叉检验k-折
交叉验证
:首先将全部样本划分成k个大小相等的样本子集;依次遍历
weixin_41611045
·
2020-06-29 01:18
简历及机器学习
kaggle_titanic数据集学习
目标Kaggle介绍问题背景介绍小问题表头#流程分析数据模型以及特征选择数据认知属性与获救结果的关联统计看看各乘客等级的获救情况特征选择特征缺失逻辑回归建模
交叉验证
(crossvalidation)参考目标主要是为了几天后的
昧昧我思之
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2020-06-29 01:26
数据分析
机器学习中的train valid test以及
交叉验证
https://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6373385.html参考博客:http://blog.csdn.net/u010167269/article/details/51340070在以前的网络训练中,有关于验证集一直比较疑惑,在一些机器学习的教程中,都会提到,将数据集分为三部分,即训练集,验证集与测试集,但是由于工作中涉及到的都是神经网络的训练,大部分的情况是将
happyGirl122
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2020-06-29 00:31
深度学习
利用sklearn在训练模型时进行参数调优的方法
(一)GridSearchCV网格搜索
交叉验证
,遍历所有可能参数的组合。CV表示crossvalidation。
学不会coding的程序员
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2020-06-29 00:08
机器学习之模型选择(K折
交叉验证
,超参数的选择)
来源:https://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html对于解决同一个问题,如怎么选择模型去拟合线性回归中只有一个特征时房价预测问题,如可能有不同的模型去解决,如:1、d=1,h(θ)=θ0+θ1x2、d=2,h(θ)=θ0+θ1x+θ2x^23、d=3,h(θ)=θ0+θ1x+θ2x^2+θ2x^34、d=4,h(θ
胡冰华
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2020-06-29 00:09
机器学习
【美团机器学习实践】问题建模
机器学习解决问题的通用流程,主要分为4大部分:1.问题建模2.特征工程3.模型选择4.模型融合问题建模包含三部分:评估指标、样本选择、
交叉验证
1.1评估指标评估指标用于反映模型效果,预测问题中,将预测结果和真实结果进行比较
weekroc7
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2020-06-29 00:58
机器学习
机器学习:模型评估与优化
主要内容包括:利用
交叉验证
来评估模型的预测性能如何避免过拟合对于二分类
君子慎独_诚意
·
2020-06-28 23:24
数据挖掘
机器学习
Pytorch学习笔记——过拟合、欠拟合及其解决方案
过拟合、欠拟合及其解决方案1、预备知识1.1模型选择验证数据集:测试集不可用于模型参数的调试,所以需要从训练数据集中分离出一部分数据作为验证数据集用来调参1.2K折
交叉验证
目前来说深度学习研究的普遍情况是数据量不够庞大
DanzerWoo
·
2020-06-28 21:54
创建朴素贝叶斯分类器、
交叉验证
朴素贝叶斯分类器其知识详见:http://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/51910349导入模块importnumpyasnpfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromfunc_plot_classifierimportplot_classifier加载数据input_file='data_mult
yungeisme
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2020-06-28 20:04
机器学习
Python
留一法(
交叉验证
法,Leave-One-Out Cross Validation)
交叉验证
法这种方法比较简单易懂,就是把一个大的数据集分为k个小数据集,其中k-1个作为训练集,剩下的一个作为测试集,然后选择下一个作为测试集,剩下的k-1个作为训练集,以此类推。
谷子的五福一安
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2020-06-28 19:12
望闻问切
Spark机器学习——模型选择与参数调优之
交叉验证
如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容:模型验证的方法超参数的选择评估函数的选择模型验证的方法在《统计学习方法》这本书中,曾经讲过模型验证的方法有三种,分别是简单的
交叉验证
,S折
交叉验证
,留一
交叉验证
简单的
交叉验证
即把全部数据按照比例分割成两部分
weixin_34290390
·
2020-06-28 16:05
sklearn中的超参数调节
进行调参应该有一下准备条件:一个学习器一个参数空间一个从参数空间当中寻找参数的方法一个
交叉验证
的规则一个性能评估的策略下面我介绍几种调参的方法:1:穷举式的网格搜索sklearn当中的GridSearchCV
weixin_34232744
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2020-06-28 14:08
交叉验证
--模型参数选择
机器学习中有监督的学习,通过标注data训练model时,通常采用
交叉验证
的方法选择模型参数。
weixin_34232363
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2020-06-28 14:28
十折
交叉验证
10-fold cross validation, 数据集划分 训练集 验证集 测试集
2.
交叉验证
(一般取十折
交叉验证
:10-foldcrossvalidation)k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集。
交叉验证
重复k次,每次
weixin_34130269
·
2020-06-28 12:09
二分类评估,从混淆矩阵说起
在《理解
交叉验证
》一文中,我们谈到了使用AUC来对比不同模型的好坏,那么AUC是什么?它是如何衡量一个模型的好坏的呢?除了AUC以外,还有其他评估手段吗?本文我们就来探讨下这几个问题。
weixin_33913332
·
2020-06-28 08:55
吴恩达《机器学习》课程总结(17)大规模机器学习
17.1大型数据集的学习首先通过学习曲线判断是否增大数据集有效:高方差时(
交叉验证
集误差减去训练集误差大时)增加数据集可以提高系统。下图中左图增加数据集有效,右图无效。
weixin_33853827
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2020-06-28 06:10
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