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机器学习之特征选择1. 特征选择原理2. 特征选择分类2.1 过滤法2.2 打包法2.3 嵌入法3. 特征选择常见的实现方式3.1 方差阈值特征选择(过滤法)3.2 相关性过滤法(过滤法)3.3 相关性过滤法1. 特征选择原理特征选择:是在原始数据中选取有效特征以降低数据维度,提高模型性能。模型效果与特征维数关系如下图所示,不是说特征数量越多模型效果越好。特征选择优势:提高精度降低过拟合风险加快训
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机器学习之NLP常见函数整理一、nltk包函数1.1 词干提取1.2 词形还原一、nltk包函数1.1 词干提取当遇到两个或两个以上单词具有共同根源的情况。 例如,agreed, agreeing 和 agreeable这三个词具有相同的词根。 涉及任何这些词的搜索应该把它们当作是根词的同一个词。所以需要进行词干提取。在NLTK库中有一些方法来完成这个链接,并给出显示根词的输出。 以下程序使用Po
机器学习之二分类模型评价指标一、二分类模型衡量指标1.1 混淆矩阵:Confusion matrix1.2 精确度:Accuracy1.3 准确率:Precision1.4 召回率:Recall一、二分类模型衡量指标1.1 混淆矩阵:Confusion matrixP(Positive) :代表1N(Negative) :代表0T(True) :代表预测正确F(False) :代表预测错误1.2
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机器学习之python文件读取一、read_sql与to_sql函数1.1 read_sql函数1.2 to_sql函数二、from_dict函数和to_dict函数2.1 from_dict函数2.2 to_dict函数三、read_json函数和to_json函数3.1 read_json函数3.2 to_json函数四、read_html函数和to_html函数4.1 read_html函数
深度学习之优化算法1、GD:Gradient Descent, 梯度下降法1.1 原理1.2 梯度下降法的几种形式2、Adam3、AdaGrad4、Momentum5、RMSProp1、GD:Gradient Descent, 梯度下降法1.1 原理梯度下降学习的目标通常是最小化机器学习问题的损失函数,寻找全局最优值。基本的梯度下降算法遵循的思想是,梯度的相反方向指向较低的区域。所以它在梯度的相反








