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大师兄的数据分析学习笔记(三十二）：模型评估（一）

大师兄的数据分析学习笔记(三十一）：机器学习模型总结大师兄的数据分析学习笔记(三十三）：模型评估（二）一、分类模型评估1.二分类二分类就是标注分类时有两类的分类，在数据挖掘中是常见的类型。

superkmi·2023-03-23 04:59

《数据挖掘导论》CH4分类：基本概念、决策树与模型评估-读书笔记

分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类（店铺病历表，款式判断）4.1预备知识分类计数非常适合预测或描述二元或标称类型的数据集，但是分类技术不考虑隐含的序数关系。4.2解决分类问题的一般方法（方法论）P91（图4-3）分类技术是一种根据输入数据集建立分类模型的系统方法。分类法包括：决策树分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。分类模型能够很好的拟合输入数据中类标号和属性

Schnell·2023-03-22 11:17

第2章模型评估与选择

1、经验误差与过拟合错误率公式分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”。精度=1-错误率，即1-E。学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。目的是：为了获取泛化误差小的学习器，且无法获知新样本，所以努力使经验误差（训练误差）Min。然而分类错误率为0，分类精度为100%这种学习器大多数情况都很差。过拟合和欠拟合过拟合：学出所有潜在样本的普遍规律

日月一人·2023-03-21 04:09

Python数据分析（2）线性回归模型

前言蛋肥今天开始练习线性回归模型，包括一元线性回归、多元线性回归、线性回归模型评估。

蛋肥之力·2023-03-20 02:53

sklearn库-算法调用，模型评估

一般情况下sklearn在算法调用的时候，先进行数据集的切割，为了以后的模型评估做准备，然后进行算法的调用对数据集进行拟合，拟合的过程中会出现损失函数，然后在进行特征工程，在进行拟合，在得出不错的评估后

紫弟·2023-03-18 22:27

基于逻辑回归的天猫优惠券使用情况预测

黄金猎犬·2023-03-18 21:07

机器学习入门——线性回归

单因子线性回归简单实例建立线性回归模型评估模型表现可视化模型展示多因子线性回归简单示例单因子建立线性回归模型评估模型表现可视化模型展示预测什么是线性回归？

尤其是十月的风·2023-03-16 20:58

使用Pytorch构建第一个神经网络模型附案例实战

2.3.2缺失值处理2.3.3样本不平衡处理2.4特征工程2.4.1划分训练集和测试集2.4.2数据类型转换2.5构建模型2.5.1可视化神经元2.5.2激活函数2.5.3训练神经网络2.6保存模型2.7模型评估

·2023-03-16 19:42

大师兄的数据分析学习笔记(三十一）：机器学习模型总结

大师兄的数据分析学习笔记(三十）：半监督学习大师兄的数据分析学习笔记(三十二）：模型评估（一）一、分类模型KNN朴素贝叶斯决策树支持向量机逻辑映射GBDT集成方法神经网络二、回归模型线性回归逻辑回归人工神经网络回归树与提升树三

superkmi·2023-03-16 04:09

mac sqlite可视化工具_模型评估指标可视化，自动画Loss、Accuracy曲线图工具，无需人工参与!...

1.ModelLog介绍ModelLog是一款基于Python3的轻量级机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)模型训练评估指标可视化工具，与TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比，轻松三步即可实现。Git

weixin_39603573·2023-03-15 10:51

T4-深度学习介绍与反向传播机制

步骤选择神经网络模型评估选择最好结果反向传播通过链式法则，进行梯度下降。

Kairk996·2023-03-15 05:26

常见损失函数

简介机器学习算法的关键一环是模型评估，而损失函数定义了模型的评估指标；可以说，没有损失函数就无法求解模型参数。

nlpming·2023-03-13 22:38

Scikit-learn之模型评估预测

sklearn.decomposition.PCA—scikit-learn1.2.2documentation（sklearn官网），代码以后补上，先介绍一些简单的sklearn能做到很多传统意义上（比较简单）的机器学习，例如：分类，回归，聚类，降维，模型预测，预处理而深度学习用到的是神经网络Mnist数据集一般是（28*28*1）的灰度图，第一个数字代表长，第二个代表宽，第三个代表颜色，数字为

灼清回梦·2023-03-13 07:58

python-客户流失预警预测建模分析（实战）

chfing·2023-03-13 01:57

《机器学习》(周志华)西瓜书读书笔记(完结)

,若它在某问题上比学习算法b好,则必然存在另一些问题,在那里b比a好.即"没有免费的午餐"定理(NoFreeLunchTheorem,NFL).因此要谈论算法的相对优劣,必须要针对具体的学习问题第2章模型评估与选择

叫我老村长·2023-03-12 00:41

02. 学习数据挖掘的最佳路径是什么？

从商业的角度理解项目需求，再开始定义挖掘目的数据理解-初步认知收集、探索数据，包含数据描述、数据质量验证等数据准备-收集清洗、数据集成等准备工作模型建立-分类选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果模型评估

进击的原点·2023-03-11 22:27

深度学习训练营之识别宝可梦人物和角色

深度学习训练营之识别宝可梦人物和角色原文链接环境介绍前置工作设置GPU数据加载数据查看数据预处理加载数据可视化数据检查数据配置数据集`prefetch()`功能详细介绍：调用官方的网络的模型模型训练官方模型调用设置动态学习率模型训练模型评估结果分析参考链接原文链接本文为

无你想你·2023-03-11 13:32

深度学习之循环神经网络（RNN）实现股票预测

深度学习训练营之循环神经网络（RNN）实现股票预测原文链接环境介绍前置工作设置GPU数据加载划分数据集模型训练数据预处理归一化对样本进行构建构建模型激活模型对模型进行训练结果可视化预测模型评估原文链接本文为

无你想你·2023-03-11 13:01

本周最新文献速递20211128

Deeplearningenablesgeneticanalysisofthehumanthoracicaorta不想看英文题目：基于深度学习的人类胸主动脉遗传学分析杂志和影响因子：NatGenet(IF:38.33;Q1)研究意义：主动脉夹层和破裂是心源性猝死的重要原因，作者通过深度学习模型评估英国生物银行的

橙子牛奶糖·2023-03-11 05:21

Python数据分析学习笔记（四）：模型评估

各种评估指标，混淆矩阵，准确率，召回率，f1值importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,accuracy_score,recall_score,precision_score

yayalisa小可乐·2023-03-11 00:01

如何用chatGPT训练出一个自己的量化交易模型呢，具体如何操作请给出示例代码

模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，并对其精度、召回率、F1值等指标进行评估。部署应用：将训练好的模型应用于实际量化交易环境中，实现自动化交易

zhangzhechun·2023-03-10 19:59

初识Prophet模型（一）-- 理论篇

使用时可设置的参数6、Prophet学习资料参考7、Prophet模型应用7.0背景描述7.1导入数据7.2拟合模型7.3预测（使用默认参数）7.4趋势突变点7.5季节性、假期效应7.6模型诊断（内置方法）7.7模型评估正文

小小孩儿的碎碎念·2023-03-10 17:23

机器学习中的数学原理——模型评估与交叉验证

这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——模型评估与交叉验证》！文章目录一、什么是模型评估

爱睡觉的咋·2023-03-09 16:01

一文带你了解ChatGPT API的使用

2.3ChatGPT的发展前景3.API应用4.API代码实现4.1Python实现4.2JavaScript实现4.3Java实现4.4智能对话简易实现5.总结1.数据准备2.模型训练3.对话生成4.模型评估

·2023-02-28 15:58

第2.1章：逻辑回归（Logistic Regression）_原理推导&参数求解&模型评估

文中样本数为mmm，特征数为nnn，y(i)y^{(i)}y(i)为第iii组样本的标记值（真实值），XiX_{i}Xi为第iii组样本的特征值，xix_{i}xi表示第iii个变量（特征），同理xn(m)x_{n}^{(m)}xn(m)表示第mmm个样本的第nnn个特征。第2.1章：逻辑回归来源本章视频一、逻辑回归算法原理推导1.概述2.引入sigmoid函数为什么要引入？关于sigmiod函数

popo-shuyaosong·2023-02-27 19:00

【阿旭机器学习实战】【35】员工离职率预测---决策树与随机森林预测

目录1.获取数据2.数据预处理3.分析数据3.1相关性分析3.2进行T-Test4.建立预测模型：DecisionTreeV.S.RandomForest5.模型评估5.1ROC图5.2通过决策树分析不同

阿_旭·2023-02-25 08:54

经典的图像分类模型

目录经典的图像分类模型AlexNetAlexNet的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估VGGVGG的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估GoogLeNetInception

最白の白菜·2023-02-25 07:04

图像分类模型 GoogLeNet

文章目录1.Inception块2.GoogLeNet模型2.1B1模块2.2B2模块2.3B3模块2.4B4模块2.5B5模块3.手写数字识别3.1数据读取3.2模型编译3.3模型训练3.4模型评估4

落花雨时·2023-02-25 07:01

【CV with Pytorch】第 10 章：计算机视觉的可解释人工智能

由于深度学习模型的动态特性和不断增加的最先进模型，当前的模型评估基于准确度分数。这使得机器学习和深度学习成为黑盒模型。这导致对应用模型缺乏信心，对生成的结果缺乏信任。

Sonhhxg_柒·2023-02-22 07:49

人工智能期末整理

人工智能期末整理1.绪论1.1基本概念1.1.1样本，模式和模式类等概念间的关系1.1.2基本术语1.2模式识别和人工智能的意义2.基本概念2.1模式识别的系统组成2.2模型评估方法3.统计决策方法3.1

七星元·2023-02-22 07:49

每日总结-day02

如何生成可参考右边的帮助文档目录一、面试补充1、什么是过拟合与欠拟合并且如何解决过拟合与过拟合二、LeetCode1.移除元素2.有序数组的平方3.长度最小的子数组一、面试补充1、什么是过拟合与欠拟合并且如何解决过拟合与过拟合在模型评估过程中

Relissc_Cao·2023-02-21 07:11

IDC发布《2022中国大模型发展白皮书》，文心大模型能力全面领先

日前，国际权威咨询机构IDC发布《2022中国大模型发展白皮书》（以下简称《白皮书》），认为大模型是AI发展的必然趋势，并提出业内首个大模型评估框架。

·2023-02-17 18:01

机器学习课程期末综合测评

机器学习课程期末综合测评文章目录机器学习课程期末综合测评问题一:机器学习的基本流程问题二:决策树问题三:模型评估方法问题四:神经网络参考书籍及文献问题一:机器学习的基本流程要求:结合线性回归在机器学习中的应用及原理

图灵猫·2023-02-17 09:17

AI实战入门(二)：机器学习开发流程

04机器学习开发流程4.1获取数据4.2处理数据4.3特征工程（将数据处理成可以被算法使用的数据）4.4机器学习算法训练-模型4.5模型评估4.6应用老麦在这整理提供一些在线下载的数据集，可快速入门机器学习

老麦叨逼叨·2023-02-17 05:32

Python 数据分析实战案例：用户行为预测

文章目录案例介绍技术提升读取数据数据预处理数据探索与可视化数据分析用户流量和购买时间情况分析总访问量成交量时间变化分析(天)总访问量成交量时间变化分析(小时)特征工程行为类型点击次数加购次数收藏次数相关分析数据标签建立模型逻辑回归模型评估随机森林模型评估案例介绍背景

Python数据挖掘·2023-02-16 22:49

机器学习——模型训练基础原理

哑编码和词袋法4.模型构建和模型训练实现步骤5.机器学习算法分类6.监督学习算法归类7.非监督学习算法归类8.全监督学习算法归类9.半监督学习算法归类10.模型训练结果预测标准11.模型训练结果评估标准12.模型评估指标对比

田超凡·2023-02-16 21:02

机器学习（周志华）知识点总结——第2章模型评估与选择（后期上传word/PDF）

第2章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合“错误率”：分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率"(errorrate)。即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m。

。画地为牢。·2023-02-16 21:36

（读书笔记）周志华《机器学习》第2章：模型评估与选择

模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错误率（errorrate），精度（accuracy）在分类任务中，通常把错分的样本数占样本总数的比例称为错误率（errorrate）。

Gavin_ggl·2023-02-16 21:30

机器学习(周志华) 学习笔记：第二章模型评估与选择

文章目录1.经验误差与过拟合误差过拟合和欠拟合2.评估方法测试集和训练集留出法交叉验证法特例：留一法自助法3.性能度量查准率和查全率ROC和AUC课后题2.5代价敏感错误率与代价曲线4.比较检验假设检验交叉验证t检验McNemar检验Friedman检验和Nemenyi后续检验5.偏差与方差1.经验误差与过拟合m个样本里有a个分类错误错误率：a/m精度：1-a/m误差预测输出与样本真实值之间的差异

Pluto_XH·2023-02-16 21:27

周志华《机器学习》笔记（二）——第2章模型评估与选择

第2章模型选择与评估1、如何理解模型评估和模型选择？

不会写代码的牛马·2023-02-16 21:25

周志华机器学习第一章-第二章笔记

周志华机器学习第一章-第二章笔记第一章绪论1.基本术语：2.假设空间第二章模型评估与选择1.经验误差与过拟合2.评估方法3.性能度量4.比较检验4.1假设检验5.偏差与方差第一章绪论机器学习：从数据中产生模型的学习算法

m0_67936246·2023-02-16 21:10

《机器学习》周志华第二章——模型评估与选择笔记

《机器学习》周志华第二章——模型评估与选择过拟合和欠拟合过拟合：对训练数据拟合过当的情况，训练集表现很好，测试集表现差。欠拟合：模型在训练和预测时都表现不好。

碧沼·2023-02-16 20:32

吃瓜日记 Task1

目录前言一、机器学习的定义二、机器学习中的一些基础概念三、模型评估与选择3.1.过拟合、欠拟合、方差、偏差3.2拟合方法3.3度量方法3.2.1回归问题评价指标3.2.2分类问题评价指标3.4比较检验其他参考前言本文为周志华老师的

Anita429·2023-02-16 20:25

朴素贝叶斯、精确率与召回率、交叉验证

朴素贝叶斯的原理（2）朴素贝叶斯公式的使用2朴素贝叶斯API（1）朴素贝叶斯案例（2）朴素贝叶斯总结3分类模型的评估（1）混淆矩阵（2）精确率(Precision)与召回率(Recall)（3）F1分数（4）分类模型评估的

weixin_44457930·2023-02-07 12:38

聚类问题的 5 种评估手段，总有一种你不知道的！附代码实现

关注+星标，听说他有点东西全文共2142字，阅读全文需11分钟大家好，我是小一模型评估前面已经介绍了两种，分别对应分类问题：分类问题的8种评估方法和回归问题：回归问题的3个评估深坑。

小一的学习笔记·2023-02-07 11:32

sklearn常用分类算法分析乳腺癌数据

模型评估参考网址:机器学习分类模型评价指标详述-知乎机器学习模型评估的方法总结（回归、分类模型的评估）_人工智能_sinat_16388393的博客-CSDN博客【机器学习】Sklearn常用分类器（全

-朝汐-·2023-02-07 11:31

【组队学习】06.Pytorch可视化

TensorBoard的安装与使用在深度学习建模过程中，为了能够快速绘制模型基本结构、观察模型评估指标伴随训练过程的动态变化情况，当然也为了能够观察图像数据，我们可以使用TensorBoard工具来进行

柏拉图守护·2023-02-07 11:59

机器学习期末复习总结

归尘@Holden·2023-02-07 07:29

《机器学习》笔记

文章目录第2章模型评估与选择2.3性能度量2.5偏差与方差第3章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.4线性判别分析3.6类别不平衡问题第4章决策树4.1基本流程4.2划分选择4.2.1信息增益4.2.2

damonzheng46·2023-02-06 13:59

西瓜书学习笔记(2021-12-28开始，进行中)

西瓜书1绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好2模型评估与选择2.1经验误差与过拟合1绪论1.1引言机器学习致力于研究“如何通过计算的方式，利用数据(经验)来改善系统自身的性能”。

N刻后告诉你·2023-02-06 09:45

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