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機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練集、驗證集和測試集的作用: 2018-03-27; 機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練集、驗證集和測試集的作用通常，在訓(xùn)練有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的時候，會將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集合測試集，劃分比例一般為0.6:0.2:0.2。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行三個集合的劃分，是為了能夠選出效果（ ...

在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)中，有哪些需要特別注意: 2017-11-24; 在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)中，有哪些需要特別注意人工智能是近年來科技發(fā)展的重要方向，大數(shù)據(jù)的采集、挖掘、應(yīng)用的技術(shù)越來越受到矚目。在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)過程中，有哪些特別需要注意的要點? ...

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域: 2017-11-20; 深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域在本章中，我們將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)來解決計算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理以及其他商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應(yīng)用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實 ...

做好數(shù)據(jù)挖掘模型必讀的9條高端經(jīng)驗總結(jié): 2017-05-19; 做好數(shù)據(jù)挖掘模型必讀的9條高端經(jīng)驗總結(jié) 數(shù)據(jù)挖掘是利用業(yè)務(wù)知識從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和解釋知識(或稱為模式)的過程，這種知識是以自然或者人工形式創(chuàng)造的新知識。當(dāng)前的數(shù)據(jù)挖掘形式，是在20世紀(jì)90年代實踐領(lǐng) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問題—損失函數(shù): 2017-03-28; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問題—損失函數(shù) 一、分類算法中的損失函數(shù) 在分類算法中，損失函數(shù)通常可以表示成損失項和正則項的和，即有如下的形式：其中，L(mi(w))為損失項，R(w)為正則項。mi的具體形式如下 ...

大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型的基本流程: 2017-01-23; 大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型的基本流程金融的本質(zhì)是將風(fēng)險偏好不同的資金供給方和風(fēng)險不同的資金需求方匹配起來。而大數(shù)據(jù)風(fēng)控看兩個方面的能力，一個是數(shù)據(jù)積累，另一個就是技術(shù)能力。分析可知，大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型的基本流程 ...

當(dāng)數(shù)據(jù)分析成了一門顯學(xué)，算法會左右你的終身大事: 2016-10-17; 當(dāng)數(shù)據(jù)分析成了一門顯學(xué)，算法會左右你的終身大事你愿意你的終身大事被算法安排嗎？如果有一天算法將比你更加了解你自己，你準(zhǔn)備好相應(yīng)的心智模塊了嗎？本期數(shù)據(jù)俠將比較機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)建模的區(qū)別，并用最 ...

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析梳理: 2016-10-11; 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析梳理一、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析概述數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析都是從數(shù)據(jù)中提取一些有價值的信息，二者有很多聯(lián)系，但是二者的側(cè)重點和實現(xiàn)手法有所區(qū)分。數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的不同之處： ...

2017校招數(shù)據(jù)分析崗位筆試/面試知識點: 2016-09-30; 2017校招數(shù)據(jù)分析崗位筆試/面試知識點 2017校招正在火熱的進(jìn)行，后面會不斷更新涉及到的相關(guān)知識點。盡管聽說今年幾個大互聯(lián)網(wǎng)公司招的人超少，但好像哪一年都說是就業(yè)困難，能夠進(jìn)去當(dāng)然最好，不能進(jìn)去是不是 ...

數(shù)據(jù)挖掘系列決策樹分類算法: 2016-08-15; 數(shù)據(jù)挖掘系列決策樹分類算法從這篇開始，我將介紹分類問題，主要介紹決策樹算法、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、懶惰學(xué)習(xí)算法、隨機(jī)森林與自適應(yīng)增強(qiáng)算法、分類模型選擇和結(jié)果評價。這篇先介紹 ...

做好數(shù)據(jù)挖掘模型，有什么好的經(jīng)驗推薦？: 2016-05-27; 做好數(shù)據(jù)挖掘模型，有什么好的經(jīng)驗推薦？數(shù)據(jù)挖掘是利用業(yè)務(wù)知識從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和解釋知識（或稱為模式）的過程，這種知識是以自然或者人工形式創(chuàng)造的新知識。第一，目標(biāo)律：業(yè)務(wù)目標(biāo)是所有數(shù)據(jù)解決方案的源頭 ...

數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ): 2016-05-15; 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 面對復(fù)雜數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘的基本流程是：首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)遺漏、消除異常、平滑噪聲等處理，提高數(shù)據(jù)挖掘的有效性和準(zhǔn)確性。然后使用專門的算法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納抽象，去掉取之過 ...

原理+代碼|Python實戰(zhàn)多元線性回歸模型: 2020-08-05; 線性回歸就是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法，運(yùn)用十分廣泛。我們在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中也經(jīng)常會遇到構(gòu)建線性回歸模型的場景，對于初學(xué)者來說還是比較困難的 ...

過擬合是如何產(chǎn)生的？有什么好的解決方法？: 2020-07-23; 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，相對于欠擬合，過擬合出現(xiàn)的頻次更高。這是因為，假設(shè)某一數(shù)據(jù)集其對應(yīng)的模型為‘真’模型，我們通常是采用提高模型的復(fù)雜度的方法，來避免欠擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生，但與此同時，我們又很難把網(wǎng)絡(luò)設(shè)計成和 ...

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些？應(yīng)該如何解決？: 2020-07-23; 對于機(jī)器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)模型來說，我們既希望這個模型能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好(訓(xùn)練誤差)，又希望這個模型在測試集中也能有良好的表現(xiàn)(泛化誤差)。而過擬合和欠擬合就是用來描述泛化誤差的。欠擬合問題與過擬合 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中感知機(jī)是什么？如何實現(xiàn)？: 2020-07-10; 感知機(jī)(Perceptron)或者叫做感知器，是Frank Rosenblatt在1957年就職于Cornell航空實驗室(Cornell Aeronautical Laboratory)時所發(fā)明的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最基礎(chǔ)的模型，被譽(yù)為機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚。 ...

決策樹剪枝，常用這2種方法: 2020-07-09; 前面我們了解了決策樹的概念，現(xiàn)在來了解一下決策樹剪枝?？赡軙腥藛枺簽槭裁匆糁?答案是：如果一棵決策樹完全生長，那么這棵決策樹所對應(yīng)的每一個葉節(jié)點中只會包含一個樣本，就很有可能面臨過擬合問題，因此 ...

如何快速簡單的理解決策樹的概念？: 2020-07-09; 決策樹(Decision Tree)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常見的算法，它的思想非常樸素，就像我們平時利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法，當(dāng)被用于分類時叫做分類樹，被用于回歸時叫做回歸樹。一、決策 ...

學(xué)習(xí)曲線--幫你清晰判斷過擬合和欠擬合: 2020-07-09; 前面小編給大家簡單介紹過擬合和欠擬合時，提到了一個概念：學(xué)習(xí)曲線，我們通過學(xué)習(xí)曲線能夠很清晰的判別出模型現(xiàn)在說出的狀態(tài)是欠擬合還是過擬合，下面小編具體整理了學(xué)習(xí)曲線的相關(guān)內(nèi)容，希望對大家有所幫助。 ...

過擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法: 2020-07-08; 過擬合(over-fitting)是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過于優(yōu)越，導(dǎo)致在驗證數(shù)據(jù)集以及測試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。也就是referstoa模型對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合程度過高的情況。通過學(xué)習(xí)曲線來理解 ...

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