阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一(1)
赛题一 工业蒸汽量预测1 赛 题 理 解1.1 赛题背景 火力发电的基本原理是燃料在燃烧时加热水生成蒸汽,蒸汽产生的压力推动汽轮机旋转,然后汽轮机带动发电机旋转,产生电能。在这一系列的能量转化中,影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率,即燃料燃烧加热水产生高温、高压的蒸汽。影响锅炉燃烧效率的因素很多,包括锅炉的可调参数,如燃烧给量、一二次风、引风、返料风、给....

周志华《机器学习》课后习题解析(第四章):决策树
4.1 试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集,必存在与训练集一致(即训练误差为 0) 的决策树。答:从原书p74的图4.2的决策树学习的基本算法可以看出,生成一个叶节点有三种情况:在这道题中,目标是找出和训练集一致的决策树,所以不必考虑第3点,从1、2情况来看出决策树中树枝停止“生长”生成叶节点只会在样本属于同一类或者所有特征值都用完的时候,那么可能导致叶节点标记与实际....

周志华机器学习课后习题解析【第二章】
2.1 数据集包含 1000 个样本,其中 500 个正例、 500 个反例,将其划分为包含 70% 样本的训练集和 30% 样本的测试集用于留出法评估,估算有多少种划分方式。答:排列组合问题。训练/测试集的划分要尽可能保存数据分布一致那么训练集中应该包括350个正例和350个反例,剩余的作测试集,那么划分方式应该有 种。2.2 数据集包含100个样本,其中正反例各一半,假定学习算法所....

《阿里云天池大赛赛题解析(机器学习篇)》导读
1 前言 作为大数据行业的从业人员和数据分析的爱好者,长期关注于kaggle和天池的比赛情况,也慢慢的见证了天池平台的成长。得到天池团队赠送的《阿里云天池大赛赛题解析(机器学习篇)》一书后,花了2个月的时间仔细读了一遍,可以用爱不释手来形容。因此,有了写一篇导读将这本书介绍给对于大数据算法有兴趣的朋友们。 2 全书概览 全书的结构围绕以下4道赛题组成:(1)工业蒸汽量预测(2)天猫用户重复购买预....
《阿里云天池大赛赛题解析---机器学习篇》新书正式发布!
2020年10月10日下午13点,在杭州西溪宾馆西溪厅,由阿里云计算有限公司、英特尔(中国)有限公司联合举办的“数字人体”研讨大会成功举行,期间《阿里云天池大赛赛题解析---机器学习篇》新书发布会也在会上成功召开。 阿里云市场营销和公共事务总经理刘湘雯、达摩院人工智能工程中心负责人华先胜、阿里云计算平台事业部总裁贾扬清、电子...

《机器学习在线:解析阿里云机器学习平台》| 每天读本书
机器学习在线:解析阿里云机器学习平台 内容简介: 以机器学习中的典型案例为主线,条分缕析梳理阿里云的平台功能,讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用,包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等,并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。 杨旭 著电子工业出版社 图书试读: 飞速发展的互联网、物联网每时每刻都在产生大量的数据,数据的价值也因此被提升到前所未有的高度:...
机器学习常用函数解析
机器学习常用函数解析 逻辑回归 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 1. StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) 使用: scaler = StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_st...
一文解析统计学在机器学习中的重要性
统计是一组工具,您可以使用这些工具来探求数据方面的重要问题。 您可以使用描述性统计方法将原始观测数据转换为您可以理解和共享的信息,也可以使用推断统计方法,通过数据的小样本对整个域进行推理。 在这篇文章中,您将明晰为什么统计对于通用应用和机器学习如此重要,并大致了解各种可用的方法。 本文中您将了解到: 统计通常被认为是应用机器学习领域的先决条件。我们需要利用统计将观测结果转化为信息,并回答有关观测....
深度解析机器学习中的置信区间(附代码)
机器学习很多时候需要估计某个算法在未知数据上的性能。 置信区间是一种对估计不确定性的量化方法,它们可以用来在总体参数(例如平均值mean,就是从总体中的一个独立观测样本上估计而来)上添加一个界限或者可能性。 在这篇教程中,你会了解置信区间以及如何在实践中计算置信区间。 学完本教程后,你会明白: 置信区间是总体参数估计的一个界限我们可以直接计算分类方法估计能力的置信区间任意总体统计的置信区间都可以....
为你解析机器学习品酒步骤(附视频)
不论是皮肤癌监测、黄瓜自动分拣还是检测故障电梯,机器学习都让计算机有了全新的能力。 但是在机器学习内部,整个机制又是如何运作的呢?我们先举一个简单的例子,然后由此详细解读机器学习从数据当中获得解答的整个过程。 请看 Yufeng 为大家带来的讲解: 视频时长约10分钟,建议WIFI环境下观看 我们先假设这样一个需求:建立一个能够回答面前这杯液体是啤酒还是红酒的问答系统。我们要建立的这一问答系...
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