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通过练习了解词袋及其属性:无序文本长度影响算法结果对复合短语处理能力不足 在sklearn中的使用CountVecterizer即可理解为词袋 ...
通过3个联系,直观认识异常值outliers 异常值检测/删除算法:训练->删除误差最大的10%数据->再训练使用残差residual erro...
聚类算法是一种非监督类型的机器学习算法,并通过电影分类解释聚类算法应用场景。 K-Means算法讲解:确定聚类(簇)中心,通过计算各点到中心的距...
Enron事件背景,以及通过外部信息列出的可能的嫌疑人(POI)。 一般来说,可供训练的数据越多,效果越好。 基本的数据类型判断练习。 迷你项目(略)
SVM寻找一条直线或超平面,将输入数据分隔成两类。好的分隔线可以最大化间隔最大化MarginSVM首先考虑是否正确分类,其次才是最大化间隔。同时...
Google 无人驾驶汽车中的机器学习通过Google的无人驾驶例子,简要介绍监督学习和非监督学习;本章介绍的算法均为监督学习;区分监督学习和非...
方法一:加入新特征的通过直觉构建代码实现可视化评估重复上述过程 警惕特征漏洞任何人都有可能犯错—要对你得到的结果持怀疑态度!你应该时刻警惕 10...
PCA(Principal Component Analysis)是一套全面用于各类数据分析的分析方法,包括特征集压缩。每当需要将数据直观化的时...