注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. sklearn_cross_validation不同数据类型交叉验证迭代器

  2. sklearn_cross_validation不同数据类型交叉验证迭代器

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-12-15
    • 文件大小：1004544
    • 提供者：dojintian

  1. 基于matlab数据挖掘分类算法研究，十折交叉验证测评，课程设计

  2. 数据挖掘各分类算法原理阐述，朴素贝叶斯、SVM、KNN等算法的代码实现，并用十折交叉验证进行评价和分析。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-01-24
    • 文件大小：106496
    • 提供者：fish_chuncick

  1. 十分钟上手sklearn 特征提取 常用模型 交叉验证

  2. 十分钟上手sklearn 特征提取 常用模型 交叉验证. 主要内容包括: PCA算法 LDA算法 线性回归 逻辑回归 朴素贝叶斯 决策树 SVM 神经网络 KNN算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-30
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：mozart_cai

  1. 对抗过拟合：从时序交叉验证谈起

  2. 传统交叉验证方法面对时序数据表现出较明显的过拟合，而时序交叉验证方法能 够有效防止过拟合。借助时序交叉验证的机器学习选股策略能够获得更高 并且更稳定的收益。推荐投资者在选择机器学习模型超参数时，使用时序 交叉验证方法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：joleoy

  1. SVM分类器，交叉验证分类训练带数据，下载即可演示

  2. 自带数据，SVM自选参数交叉验证分类，SVM分类器很好的例子。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-04-15
    • 文件大小：8192
    • 提供者：qq_39989653

  1. knn，最小二乘，softsvm分类器的matlab实现，以及简单的交叉验证等

  2. knn，最小二乘，softsvm分类器的matlab实现，以及简单的交叉验证等 knn，最小二乘，softsvm分类器的matlab实现，以及简单的交叉验证等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：3072
    • 提供者：ddpiccolo

  1. minist+CNN+交叉验证

  2. minist识别手写字体，使用CNN卷积神经网络，加入了交叉验证，并保存了交叉验证过程中效果最好的模型，收敛后正确率在0.99上下，LOSS函数使用交叉熵

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-29
    • 文件大小：5120
    • 提供者：allen__0218

  1. Spark ml pipline交叉验证之线性回归.docx

  2. Spark ml pipline交叉验证之线性回归 工具开发 //创建回归评估器，用于基于训练集的多次训练后的模型选择 //创建交叉验证器，他会把训练集分成NumFolds份，然后在其中(NumFolds-1)份里进行训练 //在其中一份里进行测试，针对上面的每一组参数都会训练出NumFolds个模型，最后选择一个最优的模型 //对最优的模型做一个模型评估

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：223232
    • 提供者：q18729096963

  1. Spark ml pipline交叉验证之决策树回归.docx

  2. Spark ml pipline交叉验证之决策树回归 //ML的VectorAssembler是一个transformer,要求数据类型不能是string，将多列数据转化为单列的向量列，比如把age、income等等字段列合并成一个 userFea 向量列，方便后续训练 //创建机器学习工作流 //创建回归评估器，用于基于训练集的多次训练后的模型选择 //获取最大迭代次数和正则参数，一共可以训练出（maxDepths*maxBins）个模型 //创建交叉验证器，他会把训练集分成NumFolds

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：21504
    • 提供者：q18729096963

  1. 交叉验证的两篇好文章-overfit_CV.rar

  2. 交叉验证的两篇好文章-overfit_CV.rar 这是两篇比较好的关于神经网络交叉验证的文章，我也不是很熟悉，跟大家分享一下。共同进步。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_39841856

  1. 交叉验证的两篇好文章-RBF.rar

  2. 交叉验证的两篇好文章-RBF.rar 这是两篇比较好的关于神经网络交叉验证的文章，我也不是很熟悉，跟大家分享一下。共同进步。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：875520
    • 提供者：weixin_39841882

  1. matlab开发-交叉验证和局部分析显示的决策树和预测模型

  2. matlab开发-交叉验证和局部分析显示的决策树和预测模型。此代码实现分类树，并为每个目标类绘制ROC曲线。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-22
    • 文件大小：985088
    • 提供者：weixin_38744207

  1. 基于决策树的十折交叉验证文档中含主要代码清单.7z

  2. 文档从UCI机器学习数据集中选择Iris、Spambase、Car Evaluation三个数据集，用于进行基于决策树分类算法的十折交叉验证验证。通过编程实现决策树分类算法，并通过十次十折交叉验证测试算法分类精度。报告对数据集、算法、实验结果以及源码进行了详细分析。资源中含数据集、Visio流程图、文档内容，文档中附有关键代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：494592
    • 提供者：qq_41549100

  1. A09_交叉验证与网格搜索.rar

  2. 按图索骥学-机器学习 有关机器学习的一组教程，深入浅出 用一副思维导图串联所有学习资源和知识点，每个同学都可以根据自己的情况，按图索骥，设计自己的学习路径，学习需要的课程 有关此课程详细信息，请访问https://code946.blog.csdn.net/

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：686080
    • 提供者：it_oheasy

  1. PSO_GRNN (交叉验证下岩爆预测实例).rar

  2. 这里分享最近研究重现的一篇文章《基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测_贾义鹏》，核心算法是广义神经网络GRNN，依据岩石的抗拉强度、弹性能量指数等四个特征对岩爆危险等级的一种预测。算法思路比较简单，程序中加了很多注释，并提供了当时的一些思考。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-29
    • 文件大小：133120
    • 提供者：weixin_40405758

  1. Spark ml pipline交叉验证之逻辑回归.docx

  2. Spark ml pipline交叉验证之逻辑回归 模型训练 输入参数 训练代码 模型评估 输入参数 评估代码

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：20480
    • 提供者：q18729096963

  1. 利用近红外反射光谱分析向日葵和大豆植物的各种品质属性：建立和验证校准模型

  2. 大豆和向日葵是可以代替玉米种植的夏季一年生植物，除了传统上用作蛋白质和/或油料作物外，还可以在有机饲料生产系统中特别有用。 快速和低成本的分析植物饲草质量的方法将有助于牲畜的营养管理。 我们使用近红外反射光谱（NIRS）分析开发并验证了校准模型，该模型针对有机种植的向日葵和大豆叶片或生殖器官的27种不同草料质量参数。 对作物进行常规耕作或免耕处理，然后在大豆和黑麦三叶草三叶草在向日葵前进行覆盖性小麦种植。 从两种农作物的120个样品种群中，涵盖处理中的多个采样日期，使用涵盖61-85个随机选择样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：830464
    • 提供者：weixin_38698174

  1. 详解python实现交叉验证法与留出法

  2. 主要介绍了详解python实现交叉验证法与留出法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：117760
    • 提供者：weixin_38703955

  1. 简单粗暴理解与实现机器学习之K-近邻算法（十）：交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API、鸢尾花案例增加K值调优

  2. K-近邻算法 文章目录K-近邻算法学习目标1.10 交叉验证，网格搜索1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证**问题：那么这个只是对于参数得出更好的结果，那么怎么选择或者调优参数呢？**2 什么是网格搜索(Grid Search)3 交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：4 鸢尾花案例增加K值调优 学习目标 掌握K-近邻算法实现过程 知道K-近邻算法的距离公式 知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题 知道kd树实现搜索的过程 应用KN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_38617451

  1. probatus:验证二进制分类器和用于开发它们的数据-源码

  2. 益生菌 概述 Probatus是一个python软件包，可帮助验证二进制分类模型以及用于开发它们的数据。 主要特点： 提供基于形状的模型解释工具 提供使用自举和/或不同随机种子来评估度量波动性/稳定性的工具。 以相似模型比较两个数据集，fe train与超时test 。 使用重要的特征重要性提供了交叉验证的递归特征消除。 安装 pip install probatus 文献资料 文档。 贡献 要了解有关为遗嘱做出贡献的更多信息，请访问 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168230
« 1 2 3 4 56 7 8 9 10 ... 50 »