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  1. 菊安酱的机器学习第1期-k-近邻算法(直播).pdf

  2. k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。菊安酱的直播间: 我们已经知道k近邻算法的工作原理,根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 那么如何进行比较呢?比如表1中新出的电影,我们该如何判断他所属的电影类别呢?如图2所示。 电影分类 120 爱情片(1,101) 爱情片(12,97) 80 爱情片(5,89) 水弊 60 ?(24,67) 动作片(112,9 20 动作片(1158) 动作片(108,5) 0 20 60 8
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-07-27
    • 文件大小:847kb
    • 提供者:qiu1440528444
  1. 《机器学习》之模型度量

  2. **模型性能度量 1.留出法: 对于一个机器学习问题,我们通常有数据集D(用于训练模型),但我们还需要评估模型,因此不能把整个D用于训练,因为拿训练过的数据再去评估必然无效。那么最基本的方法就是留出法: 把D划分为两部分:训练集S和测试集T,其中SUT=D,S∩T=Φ。 划分时一般不宜随机划分,因为如果T中正好只取到某一种特殊类型数据,从而带来了额外的误差。此时处理方法要视具体情况而定,如当数据明显的分为有限类时,可以采用分层抽样方式选择测试数据,保证数据分布比例的平衡。 大多情形下,难以得到合
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:116kb
    • 提供者:weixin_38678406