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目錄一、常用排序算法二、正負樣本不平衡處理方法總結三、過擬合和欠擬合 1、過擬合 2、欠擬合四、向量的相似度計算常用方法五、模型參數和超參數六、模型評價 1、準確率Accuracy、查準率(精確率)precision、查全率(

2020-06-09 17:42:30

import csv from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt filename='D:\python program\weather.csv'

2020-02-24 05:40:06

目錄一、插入排序 1、直接插入排序 2、希爾排序三、選擇排序 1、簡單選擇排序 2、堆排序三、交換排序 1、冒泡排序 2、快速排序四、歸併排序五、基數排序一、插入排序 1、直接插入排序直接插入排序的核心思想就是：

2018-11-14 02:51:06

import json import re import requests from requests.exceptions import RequestException #定義抓取一個頁面代碼 def get_one_page(ur

2018-11-08 03:38:12

目錄 1、k-means 2、密度聚類DBSCAN 3、使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚類 3.1、EM算法 4、層次聚類聚類指事先並不知道任何樣本的類別標號，希望通過某種算法來把一組未知類別的樣本劃分成若干類別，聚類的

2018-11-04 03:07:18

對於機器學習和深度學習來說，用單模型的效果往往都沒有進行模型融合後的效果好。對模型來說，我們需要選擇具有多樣性、準確性的模型，對於融合的方式來說也有很多種，比如最簡單的取平均或者投票法就是一種。這裏主要講一下stacking和blend

2018-10-10 02:41:12

目錄一、決策樹模型與學習 1、決策樹模型 2、決策樹學習二、特徵選擇 1、信息增益 2、信息增益率三、決策樹的生成 1、ID3算法 2、C4.5算法 3、CART算法四、決策樹停止分裂的條件五、連續值和損失值處理決策樹

2018-09-30 02:45:59

集成學習集成學習(ensemble learning)通過構建並結合多個學習器來完成學習任務，有時也被稱爲多分類器系統(multi-classifier system). 如下圖，集成學習的一般結構是：先產生一組“個體學習器”（indi

2018-09-30 02:45:59

目錄一、常用排序算法二、正負樣本不平衡處理方法總結三、過擬合和欠擬合 1、過擬合 2、欠擬合四、向量的相似度計算常用方法一、常用排序算法二、正負樣本不平衡處理方法總結原始數據中經常存在正負樣本不均衡，比如正負樣本的數據

2018-09-26 02:30:09

from random import randint class Die(): '''表示一個骰子的類''' def __init__(self,num_sides=6): '''骰子認爲6面''' self.num_side

2018-08-25 18:31:21

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