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]:[…

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ml 2017-11-22

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，…

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ml 2017-10-31

ml GB参数微调

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

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ml 2017-10-31

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…

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ml 2017-10-30

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…

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ml 2017-09-15

ml Deep Learning：神经网络的优化技巧（Review）

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ml 2017-08-27

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…

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ml 2017-08-19

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…

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ml 2017-08-19

ml 机器学习：Deep Learning(一)

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ml 2017-08-19

ml 机器学习：从Logistics回归到神经网络

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ml 2017-08-17

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

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ml 2017-08-13

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

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ml 2017-07-30

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

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ml 2017-07-29

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

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ml 2017-07-29

ml 机器学习分类判别方法（一）：Fisher线性判别

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ml 2017-07-27

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…

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ml 2017-07-23

ml 机器学习：Logistics回归与线性回归对比

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ml 2017-07-22

ml 机器学习中分类任务的两种模型

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ml 2017-07-22