Python机器学习中文版

许多机器学习算法都有一个假设:输入数据要是线性可分的.感知机算法必须针对完全线性可分数据才能收敛.考虑到噪音,Adalien.逻辑斯蒂回归和SVM并不会要求数据完全线性可分. 但是现实生活中有大量的非线性数据,此时用于降维的线性转换手段比如PCA和LDA效果就不会太好.这一节我们学习PCA的核化版本,核PCA.这里的"核"与核SVM相近. 运用核PCA,我们能将非线性可分的数据转换到新的.低维度的特征子空间,然后运用线性分类器解决. 核函数和核技巧 还记得在核SVM那里,我们讲过解决非

集成学习背后的思想是将不同的分类器进行组合得到一个元分类器,这个元分类器相对于单个分类器拥有更好的泛化性能.比如,假设我们从10位专家那里分别得到了对于某个事件的预测结果,集成学习能够对这10个预测结果进行组合,得到一个更准确的预测结果. 后面我们会学到,有不同的方法来创建集成模型,这一节我们先解决一个基本的问题:为什么要用集成学习?她为什么就比单个模型效果要好呢? 本书是为初学者打造的,所以集成学习这里我们也只关注最基本的集成方法:投票法(majority voting).投票法意味着我们在得

这一节我们学习两个非常有用的诊断方法,可以用来提高算法的表现.他们就是学习曲线(learning curve)和验证曲线(validation curve).学习曲线可以判断学习算法是否过拟合或者欠拟合. 使用学习曲线判别偏差和方差问题 如果一个模型相对于训练集来说过于复杂,比如参数太多,则模型很可能过拟合.避免过拟合的手段包含增大训练集,但这是不容易做到的.通过画出不同训练集大小对应的训练集和验证集准确率,我们能够很轻松滴检测模型是否方差偏高或偏差过高,以及增大训练集是否有用. 上图的左上角子

这一节学习使用sklearn进行投票分类,看一个具体的例子,数据集采用Iris数据集,只使用sepal width和petal length两个维度特征,类别我们也只是用两类:Iris-Versicolor和Iris-Virginica,评判标准使用ROC AUC. Python机器学习中文版目录(http://www.aibbt.com/a/20787.html) 转载请注明出处,Python机器学习(http://www.aibbt.com/a/pythonmachinelearning/)

最新出版的Python机器学习经典实例.高清中文版和高清英文版对比学习, 带目录书签,可复制粘贴:讲解详细并配有源代码. 下载:https://pan.baidu.com/s/170qEhYJ4T4IlQwuwASRIfA 一块儿学习探讨,支持正版书籍. 在博客写python学习心得. 原文地址:http://blog.51cto.com/3215120/2300021

下载:https://pan.baidu.com/s/11dGldpITOoUUJmS9eD5ENw Python机器学习实践指南(高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码) 中文和英文两版对比学习, 带目录书签,可复制粘贴:讲解详细并配有源代码. 其中,高清中文版如图: 原文地址:http://blog.51cto.com/3215120/2301528

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