机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第4章 构建优秀的训练数据集 - 数据预处理Part 2
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 将数据集划分为训练集和测试集 我们在第1章 赋予计算机学习数据的能力和第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅中简单地介绍了将数据集划分为训练集和测试集的概念。在测试集中比较预测标签和真实标签可以看成是发布上线前对模型的无偏差性能评估。本节中，我们会准备一个新的数据集，葡萄酒数据集。在预处理完数据集后，我们会...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第4章 构建优秀的训练数据集 - 数据预处理Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 数据质量及所包含的有用信息量是决定机器学习算法能学到多好的关键因素。因此，在将数据集喂给机器学习算法前对其进行检查和预处理绝对很重要。本章中，我们会讨论一些基本数据预处理技术，有助于我们构建很好的机器学习模型。 本章将要讨论的内容有： 删除和替换数据集缺失值 为机器学习算法准备分类数据 为模型构建选择相关特征 ...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第2章 为分类训练简单机器学习算法Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 本章中我们会使用所讲到的机器学习中的第一类算法中两种算法来进行分类：感知机（perceptron）和自适应线性神经元（adaptive linear neuron）。我们先使用Python逐步实现感知机，然后对鸢尾花数据集训练来分出不同花的品种。这有助于我们理解用于分类的机器学习算法概念以及如何用Python进行有效的实现。 .....
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