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

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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...

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

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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...

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

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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...

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