政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}
咱们将在这篇文章中使用更复杂的机器学习算法。 随机森林 基本定义 随机森林(Random Forest)是一种机器学习算法，属于集成学习(ensemble learning)的一种。它是通过构建多个决策树（即森林）来进行预测和分类的。 随机森林的主要特点是采用了随机采样和随机特征选择的方法，以降低模型的方差和减小过拟合的风险。在随机森林中，对于每个决策树的构建，会从训练集中随机选择一部分样本进行有放回抽样，...
Scikit-Learn 1.4使用指南：模型选择和评估 评估预测质量的度量和评分
el_selection.cross_val_score 和 model_selection.GridSearchCV）的模型评估工具依赖于内部的评分策略。这在评分参数部分中有详细介绍。度量函数：sklearn.metrics 模块实现了用于特定目的评估预测误差的函数。这些度量在分类度量、多标签排序度量、回归度量和聚类度量的各个部分中详细介绍。 最后，dummy_estimators 对于随机预测可以提供基...
【深度学习】P1 Deep Learning 简介
目录 什么是深度学习深度学习网络结构深度学习重要历史节点常见深度学习库 什么是深度学习 深度学习，deep learning，是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对资料进行表征学习的算法。而深度学习中“深度”一词，指的是使用多层神经网络。 所以简单来说，深度学习，是在多层神经网络中进行表征学习的算法。 深度学习运用封层抽样的思想，更高层次的概念从低层次的概念中学习得到。这一分层结构常常使用贪心算...
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 LASSO回归
错的性能表现。它通过将不重要的特征的系数压缩为零，帮助我们选择最重要的特征，从而提高模型的预测准确性和可解释性。下面我们模拟创建一些高维数据，创建一个特征数比样本数还多的样本数据集。from sklearn.datasets import make_regression X, y = make_regression(n_samples=80, n_features=100, noise=10) 这个数据...
工具系列：TensorFlow决策森林_(2)排序学习Learning to Rank
章目录 安装 TensorFlow Decision Forests导入库什么是排序模型？让我们训练一个排序模型使用排序模型进行预测 欢迎来到 TensorFlow决策森林（ TF-DF）的 学习排序Learning to Rank。 在本文中，您将学习如何使用 TF-DF进行排序。 在文本中，您将会： 学习什么是排序模型。在LETOR3数据集上训练梯度提升树模型。评估该模型的质量。 安装 TensorFl...
Azure Machine Learning - Azure OpenAI GPT 3.5 Turbo 微调教程
e": "assistant", "content": "ROYGBIV. Red, orange, yellow, green, blue, indigo, violet. Not that we learned this in preschool or anything!"}]}{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factu...
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 岭回归
式表示，在满足约束条件 \(\sum w_{ij}^2 < s\)的情况下，计算 \((y-wX)^2\)的最小值。2. 创建样本数据岭回归适用于特征之间有很高关联性的数据集。所以用scikit-learn中的加州住房数据集，这个数据集有8个房屋售价相关的属性，属性之间关联性高。数据集的文件获取可以参考：TODO从上面的文章中下载数据集（是一个zip压缩文件），如下例所示，下载之后在 D:\share...
sklearn和tensorflow的理解
人工智能的实现是基于机器学习，机器学习的一个方法是神经网络，以及各种机器学习算法库。 有监督学习：一般数据构成是【特征值+目标值】 无监督学习：一般数据构成是【特征值】 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，传统的机器学习库。 sklearn主要适合中小型的、实用机器学习项目，尤其是那种数据量不大且需要使用者手动对数据进行处理，并选择合适模型的项目。这类项目往往在CPU上就可以完...
A REFINED ENGLISH LEARNING PLAN
StackoverflowPhase Test Goal: Speaking B1, Listening B1, Writing B1, Reading B2 Phase Four: Grammar Learning (6 weeks) Study “American Accent Training: Grammar”Study “Apple developer docs” at Apple Develop...
Azure Machine Learning - 人脸识别任务概述与技术实战
目录 一、人脸识别服务场景与任务概述使用场景人脸检测和分析任务活体检测任务人脸识别任务标识验证 查找相似人脸任务对人脸分组任务输入要求 二、人脸识别服务技术实战环境准备创建环境变量识别和验证人脸输出 一、人脸识别服务场景与任务概述 使用场景 验证用户标识：根据受信任的人脸图像验证人员。 此验证可用于授予对数字或物理财产的访问权限，如银行帐户、建筑物访问权限等。 在大多数情况下，受信任的人脸图像可能来自政府...