机器学习

sklearn入门教程:分类、聚类、回归和降维

作者 zhouchen sklearn中的sk代表着scikit,就可以知道这是一个用于科研的工具包了,那么这个科研工具包种都包含了哪些内容呢? 下面这个图描述了sk-learn所覆盖的领域。 分类、聚类、回归和降维,基本的数据算法需求均有...

odds、OR和RR的计算公式和实际意义

from http://www.sohu.com/a/210568171_799723 1. Odds Odds 的意思为机率、可能性,是指某事件发生的可能性(概率)与不发生的可能性(概率)之比。假如某药物有疗效的比例为p1,则无效的比为1...

逻辑回归的通俗解释

1 逻辑回归的定位 首先,逻辑回归是一种分类(Classification)算法。比如说: 给定一封邮件,判断是不是垃圾邮件 给出一个交易明细数据,判断这个交易是否是欺诈交易 给出一个肿瘤检查的结果数据,判断这个肿瘤是否为恶性肿瘤 逻辑回归...

谈谈 Bias-Variance Tradeoff

准确是两个概念。准是 bias 小,确是 variance 小。准确是相对概念,因为 bias-variance tradeoff。 ——Liam Huang 在机器学习领域,人们总是希望使自己的模型尽可能准确地描述数据背后的真实规律。通俗...

通过关系网络进行欺诈检测和欺诈团伙发现

from https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/80433354 近年来搞金融诈骗的越来越厉害啦,除了团伙化、组织化的趋势,有的居然每个月还有固定的推广费呢。那么,如何从数据的角度...

ML神器:sklearn的快速使用

from https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7811126.html 传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -&...

sklearn 的优雅数据挖掘流程

from https://blog.csdn.net/ma416539432/article/details/53510277 1)下载数据集,通过统计方法理解数据集,并可视化。 2)构建6个机器学习模型。从中选择最好的。 在下载并且安装好...

像小说一样有趣的算法入门书?

算法图解 内容简介 本书示例丰富,图文并茂,以简明易懂的方式阐释了算法,旨在帮助程序员在日常项目中更好地利用算法为软件开发助力。 前三章介绍算法基础,包括二分查找、大O 表示法、两种基本的数据结构以及递归等。 余下的篇幅将主要介绍应用广泛的...

使用Python自动提取内容摘要

  https://www.biaodianfu.com/automatic-text-summarizer.html利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不...

入门机器学习的方法和途径(楼主和你一起踩坑!)

来自 云栖社区 作者表示当时在电信实习的时候,一个做了三年的项目年底上线了。当然我去的时候,其实就做好了!我认识了一位贵人,就是老大!!所以项目做完来年,他就撤了!走之前他叫我定了一个十年的职业规划,因为想做数据分析,所以选择了数据挖掘或者...

AI技术在智能海报设计中的应用

from https://tech.meituan.com/AI_in_Banner_Design.html 背景 在视觉设计领域中,设计师们往往会因为一些简单需求付出相当多的时间,比如修改文案内容,设计简单的海报版式,针对不同机型、展位的...

机器学习经典图

作者:CS青雀 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/ztf312/article/details/51558102 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 图片收集自网络,仅供学习和交流。 1. 为...

Keras实现LSTM

from http://www.cnblogs.com/yangmang/p/7530416.html 作者 Peter-Young LSTM是优秀的循环神经网络(RNN)结构,而LSTM在结构上也比较复杂,对RNN和LSTM还稍有疑问的朋...

Deep Auto-encoder

原文 https://www.cnblogs.com/yangmang/p/7428014.html autoencoder可以用于数据压缩、降维,预训练神经网络,生成数据等等。 autoencoder的架构 autoencoder的架构是...