李宏毅老师机器学习选择题解析
机器学习选择题解析加整理项目说明,本项目是李宏毅老师在飞桨授权课程的配套问题课程 传送门该项目AiStudio项目 传送门仅供学习参考!三岁出品必是精品!整理内容源于李宏毅老师机器学习课程群提问答疑解析内容!单选题(一)机器学习训练时,Mini-Batch 的大小优选为2个的幂,如 256 或 512。它背后的原因是什么?A. Mini-Batch 为偶数的时候,梯度下降算法训练的更快B. Mi....
python机器学习入门之自然语言处理(NLP)工具Jieba的使用及解析
自然语言处理(NLP) 是指用算法对人类口头表达或书面提供的自然语言信息进行处理的技术,自然语言处理属于人工智能和语言学的交叉学科中文分词工具主要是Jieba。不仅能提供分词,还提供关键词提取和词性标注等功能。以下是Jieba分词的三种模式1:精确模式 试图将句子最精确的切开 适合文本分析2:全模式 把句子中所有可以成词的词语都扫描出来 速度非常快 但是不能解决歧义3:搜索引擎模式 在精确模式的....

python机器学习 train_test_split()函数用法解析及示例 划分训练集和测试集 以鸢尾数据为例 入门级讲解
文章目录 train_test_split()用法获取数据划分训练集和测试集完整代码脚手架train_test_split()用法python机器学习中常用 train_test_split()函数划分训练集和测试集,其用法语法如下:X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, tes.....

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一(7)
2.2.4 可视化数据分布 下面以可视化方式对数据特征、数据分布等进行探索分析。1. 箱形图 首先绘制训练集中特征变量V0 的箱形图:fig = plt.figure(figsize=(4, 6)) # 指定绘图对象的宽度和高度sns.boxplot(train_data['V0'],orient="v", wi....

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一(6)
2.2 赛题数据探索2.2.1 导入工具包 先要导入一些Python 工具包,用于数据计算和可视化显示。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom scipy import statsimport warning....

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一(5)
2.1.5 变量转换1. 变量转换的目的 在使用直方图、核密度估计等工具对特征分布进行分析的过程中,我们可能会发现一些变量的取值分布不平均,这将会极大影响估计。为此,我们需要对变量的取值区间等进行转换,使其分布落在合理的区间内。 如图1-2-11 所示,经过对数变换减轻了数据大量聚集在左侧的情况,其分布也更加趋于....

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一(4)
2.1.3 缺失值处理1. 缺失值的产生原因和分类 缺失值的产生原因多种多样,主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由机械导致的数据缺失,比如数据存储的失败、存储器损坏、机械故障导致某段时间的数据未能收集(对于定时数据采集而言)。人为原因是由人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失。比如,在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案,或者回答的问题是无....

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一(3)
2 数 据 探 索2.1 理论知识2.1.1 变量识别 变量识别就是对数据从变量类型、数据类型等方面进行分析。举个例子,数据如表1-2-1所示:表1-2-1 我们可以从以下方面对其进行变量识别:1. 输入变量与输出变量 输入变量(也称为“predictor”或“特征”)有....

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一(2)
1.4 评估指标1.5 赛题模型 在赛题分析中,很重要的一点就是要根据赛题的特点和目标明确问题的类型,并选择合适的模型。在机器学习中,根据问题类型的不同,常用的模型包括回归预测模型和分类预测模型。1. 回归预测模型 回归预测模型的预测结果是一个连续值域上的任意值,回归可以具有实值或离散的输入变量。我们通常把多个输....

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