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------单变量特征选择 (卡方,F...
这里总结了李宏毅老师的机器学习的课程。首先我们将会了解到机器学习的概念,但是课程的主要观点将会聚焦到Deep Learning。进行了解之后我们会学习到监督学习( super...
(一)微调 / 迁移学习 数据标注是一个很贵的事情,我们希望在经过大量的数据训练以后。我们的模型具备了一定的学习能力,在以后只需要给一点点的提示就能够学会一个新的事物。就是迁...
在深度学习计算机视觉领域的实践中,几乎很少人从头开始训练整个卷积神经网络(随机初始化网络权重),因为拥有足够大小的数据集相对较少。 比较实际的做法是:在非常大的数据集(例如,...
特征选择算法分为三类:包装类、过滤类和嵌入类方法。 包装类方法使用预测模型给特征子集打分。每个新子集都被用来训练一个模型,然后用验证数据集来测试。通过计算验证数据集上的错误次...
今天,和大家分享一篇生信文章的解读与复现——随机森林与人工神经网络联合诊断心衰模型的构建与分析。 Part1文献解读 1摘要 心力衰竭是一个全球性的健康问题,影响到全世界约 ...
结合论文《Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data》的观点,集成树模型通常擅长于表格数据这种异构数据集,是实打实的表格...
LCE LCE:一个结合了随机森林和XGBoost优势的新的集成方法 - 知乎 (zhihu.com)[https://zhuanlan.zhihu.com/p/521172...
机器学习简单来讲就是要在数据中训练出一个模型,能够将输入映射成合理的输出。所以,在训练模型之前,我们首先准备好输入、输出对;然后再利用这些输入、输出对来优化模型,使模型的LO...