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...
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4. 机器学习之特征选择-Python代码
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机器学习入门总结和各类常用神经网络汇总(第一篇)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...
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迁移学习 (transfor learning) or 微调（fine tune）（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...
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迁移学习和PyTorch预训练模型库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，...
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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
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 ...
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树+神经网络算法强强联手（Python）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...
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论文日鉴9--机器深度学习增读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...
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我的实践：通过一个简单线性回归入门pytorch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...
