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层次聚类及谱系图 介绍及python实现

层次聚类谱系图介绍以及python代码实现

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#聚类#python#机器学习
机器学习_3朴素贝叶斯

机器学习_朴素贝叶斯贝叶斯方法——背景知识:贝叶斯分类、朴素贝叶斯原理:判别模型和生成模型、朴素贝叶斯的基本假设——条件独立朴素贝叶斯案例代码实现

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#机器学习#分类#概率论
机器学习_5机器学习库Scikit-learn

机器学习库Scikit-learnScikit-learn概述包括分类、回归、降维、聚类四大机器学习算法;包括特征提取、数据处理、模型评估三大模块。Scikit-learn主要用法交叉验证,超参数调优Scikit-learn案例代码

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#机器学习#scikit-learn#python
机器学习_8集成学习

集成学习1.集成学习方法概述 1)Bagging_随机森林 2)Boosting_AdaBoost/GBDT/XGBoost/LightGBM 3)Stacking2.集成学习代码 1)六大模型对比 2)XGBoost代码实现 3)LightGBM代码实现

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#机器学习#集成学习#决策树
KL(Kullback-Leibler)散度——衡量两个概率分布的相似性的度量指标

机器学习里非常常用的一个概念——KL 散度,这是一个用来衡量两个概率分布的相似性的一个度量指标。

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#机器学习
Anaconda:解决ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost‘问题

ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost’问题解决:安装xgboost

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#python#tensorflow#开发语言
tensorflow(cpu版本)+keras 的安装

虚拟环境的创建、tensorflow (cpu版本)的安装、keras的安装

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#tensorflow#pycharm#python
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