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libsvm文件格式

ml libsvm文件格式

libsvm数据格式 libsvm使用的训练数据和检验数据文件格式如下: [label] [index1]:[…

10,621次阅读 1个评论
ml 2017-11-22
xgboost对one-hot编码特征特征选择时遇到的问题

ml xgboost对one-hot编码特征特征选择时遇到的问题

xgboost对所有的输入特征都是当做数值型对待,所以你给定的数据也要是指定的数据类型 对于数据缺失或者稀疏,…

17,817次阅读 0个评论
ml 2017-10-31
GB参数微调

ml GB参数微调

Introduction If you have been using GBM as a ‘black box…

4,009次阅读 0个评论
ml 2017-10-31
one-hot编码

ml one-hot编码

问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值。 例如,考虑一下的三个特征: [&#82…

5,521次阅读 0个评论
ml 2017-10-30
机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

ml 机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

在分类任务中,人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实…

19,260次阅读 0个评论
ml 2017-09-15
Deep Learning:神经网络的优化技巧(Review)

ml Deep Learning:神经网络的优化技巧(Review)

3,965次阅读 0个评论
ml 2017-08-27
特征选择(1)-方差选择法

ml 特征选择(1)-方差选择法

方差选择法当然是使用方差来衡量特征,处理的维度是特征维度,计算当前的特征的方差大小,根据设定的方差阈值选取出大…

16,319次阅读 0个评论
ml 2017-08-19
特征选择

ml 特征选择

特征选择在机器学习中占据了重要的地位,通常在构造完特征之后会发现很多特征,少则十几个多则几十个,其实这些特征并…

6,996次阅读 0个评论
ml 2017-08-19
机器学习:Deep Learning(一)

ml 机器学习:Deep Learning(一)

4,145次阅读 0个评论
ml 2017-08-19
机器学习:从Logistics回归到神经网络

ml 机器学习:从Logistics回归到神经网络

4,178次阅读 4个评论
ml 2017-08-17
机器学习分类判别方法(四):Relevance Vector Machines

ml 机器学习分类判别方法(四):Relevance Vector Machines

5,183次阅读 0个评论
ml 2017-08-13
机器学习分类判别方法(二):Support Vector Machines(三)

ml 机器学习分类判别方法(二):Support Vector Machines(三)

3,893次阅读 0个评论
ml 2017-07-30
机器学习分类判别方法(二):Support Vector Machines(二)

ml 机器学习分类判别方法(二):Support Vector Machines(二)

3,572次阅读 0个评论
ml 2017-07-29
机器学习分类判别方法(二):Support Vector Machines(一)

ml 机器学习分类判别方法(二):Support Vector Machines(一)

4,547次阅读 0个评论
ml 2017-07-29
机器学习分类判别方法(一):Fisher线性判别

ml 机器学习分类判别方法(一):Fisher线性判别

6,850次阅读 0个评论
ml 2017-07-27
机器学习专题

ml 机器学习专题

博客新增专题模块 ,该页面提供专题内所有文章导航 华丽丽的分割线 1、机器学习导论(2)–梯度下降法 2、最小…

4,164次阅读 0个评论
ml 2017-07-23
机器学习:Logistics回归与线性回归对比

ml 机器学习:Logistics回归与线性回归对比

4,348次阅读 2个评论
ml 2017-07-22
机器学习中分类任务的两种模型

ml 机器学习中分类任务的两种模型

4,000次阅读 2个评论
ml 2017-07-22
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