ML之二分类预测：以岩石水雷数据集(RockMine)为例从0到1深入理解科学预测之分类问题的思路框架(特征工程详细步骤(特征分析与特征处理)+分类模型设计) / 开普饭

在前天的推文中,我们已经学习了深度学习在等强度阶段(6-9月龄)的婴儿脑组织分割和神经发育障碍的症状前疾病预测这两个方向上取得的成绩,但我们也清楚当前研究仍旧处于前期阶段,想在后续研究中获得更多成果还 ...

什么是fine-tuning? 在实践中,由于数据集不够大,很少有人从头开始训练网络.常见的做法是使用预训练的网络(例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络)来重新fine-tuning(也 ...

ML之多分类预测:以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之多分类问题的思路框架一.总体思路框架二.各个步骤详细说明

ML之回归预测:以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之回归(实数值年龄预测)问题的思路框架 1.总体思路架构图 2.各个步骤详细图

作者:尘沙杰少.樱落.新峰.DOTA.谢嘉嘉特征工程--文本特征上半篇! 前言这是一个系列篇,后续我们会按照我们第一章中的框架进行更新,因为大家平时都较忙,不会定期更新,如有兴趣欢迎长期关注我们 ...

ML之Xgboost:利用Xgboost模型对数据集(比马印第安人糖尿病)进行二分类预测(5年内是否患糖尿病) 输出结果 X_train内容: [[ 3. 102. 44. ... 30.8 0.4 ...

ML之FE:利用FE特征工程(单个特征及其与标签关系的可视化)对RentListingInquries(Kaggle竞赛)数据集实现房屋感兴趣程度的多分类预测输出结果 RentListingInqu ...

ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测相关文章 ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现 ...

ML之NB:基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测设计思路更新-- 输出结果 <class 'pandas ...

ML之NB:基于news新闻文本数据集利用纯统计法.kNN.朴素贝叶斯(高斯/多元伯努利/多项式).线性判别分析LDA.感知器等算法实现文本分类预测相关文章 ML之NB:基于news新闻文本数据集利 ...

ML之CatboostC:基于titanic泰坦尼克数据集利用catboost算法实现二分类相关内容 ML之CatBoost:CatBoost算法的简介.安装.案例应用之详细攻略 ML之Catboo ...

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