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機器學習的步驟
資料取樣(過取樣與下取樣)
過取樣(更常用一些, 因為過取樣的資料量比下取樣的資料量大):
如果標籤各個值的個數相差不大, 不需要使用下取樣或者過取樣
特徵提取(從資料集合中提取出b有用的特徵)
缺失值計算
特徵選取
劃分資料集和訓練集
訓練**與評估
機器學習 二 機器學習基礎
機器學習基礎概念 關於資料 監督學習 機器學習的基本任務，具體可以做什麼？結果是乙個連續數字的值，而非乙個類別 回歸任務可以劃分成分類任務。給機器的訓練資料擁有 標記 或者 答案 例如 1.影象已經擁有了標定資訊 2.銀行已經積累了一定的客戶資訊和他們信用卡的信用情況 3.醫院已經積累了一定的病人資...
機器學習 二
監督學習和非監督學習區別 看過吳恩達機器學習都知道這兩者的相關概念,但是我在看 時,文中常說這是非監督學習的方法,但是感覺似乎又有些不對,又讓我迷惑了起來,於是開始查詢資料,又對這個基礎的不能在基礎的概念,進行理解,如果有錯誤,請指教,發上來也是想問問大家我的理解是否合理 1.分類和聚類 監督學習大...
二 機器學習之路 什麼是機器學習
寫在前面 本部落格所寫內容均為本人自學筆記，如有錯誤之處，還請各位大神多多指教，謝謝。tom mitchell在他的 machine learning 書中給出了乙個簡單明瞭的定義 機器學習這門學科所關注的問題是 電腦程式如何隨著經驗積累自動提高效能。說白了就是一套計算機 在實現乙個功能的過程中，不...