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机器学习
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  • 面试：一.特征工程与模型评估

      俗话说，“巧妇难为无米之炊”。在机器学习中，数据和特征便是“米”，模型和算法则是“巧妇”。没有充足的数据、合适的特征，再强大的模型结构也无法...

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  • 集成学习将数据投影到高维建模

    我们知道，运用核方法可以将低维的数据集映射到高维中，除了核方法，还可以利用集成学习将已知的样本集映射到高维中，从而让高维的数据更好的分类。 建模...

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    5. PCA与SVD

    1.概述 1.1什么是维度 对于降维算法，我们到底降得是什么东西。我们知道，当上级交给你一个建模任务的时候，在调用算法之前，你会经历数据预处理和...

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  • 4. 机器学习之特征选择-Python代码

    1. 特征选择------sklearn代码 1.1 特征选择------方差法 忽略warning错误 运行结果 1.2 特征选择----...

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    3. 机器学习之特征选择

    1. 特征选择( Feature Selection ) 1.1 特征选择的定义 特征选择( Feature Selection )也称特征...

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  • 常见算法思想

    逻辑回归的思想 我们知道，线性回归的模型是求出输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数 ，满足 。此时我们的Y是连续的，所以是回归模型...

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  • 机器学习面试题

    1. SVM、LR、决策树的对比？ LR实现简单，训练速度非常快，但是模型较为简单。 决策树容易过拟合，需要进行剪枝等。 SVM既可以用于分类问...

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    2. 机器学习之数据规范化,标准化,归一化,中心化

    由于标准化和归一化这两个词经常混用，曾面试的时候，有的面试官问标准化和归一化俩的区别。在这里记录一下规范化，标准化，归一化，中心化的区别，以及项...

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    1. Jupyter 编辑文本的基本用法

    1. jupyter 常用命令 1.1 什么是 jupyter notebook jupyter notebook是一款开源的Web应用程序，该...

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