什么是PS-SMART二分类训练算法组件
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
什么是视频分类训练算法组件_人工智能平台 PAI(PAI)
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。
ML之NB、LoR：基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类
输出结果数据集：https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/88408004核心代码#1、读取数据并做一些基本的预处理(比如说把评论部分的html标签去掉等等)def review_to_wordlist(review): ''' 把IMDB的评论转成词序列 ''....
ML之xgboost：利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码print('XGB_model.feature_importances_：','\n', XGB_model.feature_importances_)from matplotlib import pyplotpyplot.bar(range(len(XGB_model.feature_importances_)), XGB_model.feature_importan....
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果 设计思路 核心代码from sklearn.grid_search import GridSearchCVparam_test = { 'n_estimators': range(1, 51, 1)}clf = GridSearchCV(estimator = bst, param_grid = param_test, cv=5)clf.fit(X_train, y....
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=7) #fit_params = {'eval_me....
ML之xgboost：利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码bst =XGBClassifier(max_depth=3, learning_rate=1, n_estimators=num_round, silent=True, objective='binary:logistic')bst.fit(X.....
ML之RF&XGBoost：基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
输出结果 设计思路 核心代码 rfc = RandomForestClassifier() rfc_cross_val_score=cross_val_score(rfc, X_train, y_train, cv=5).mean() &...
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