机器学习的流程包括：问题建模、特征工程、模型选择、模型融合。其中问题建模的环节主要包括以下几个模块：
-
评估指标
- 分类指标：精确度、召回率、P-R曲线、F1值、ROC曲线、AUC、对数损失
- 回归指标：平均绝对误差MAE、平均绝对百分误差MAPE、均方根误差RMSE
-
平均绝对误差MAE：
-
平均绝对百分误差MAPE：
-
均方根误差RMSE：
-
-
排序指标：平均准确率均值MAP和NDCG归一化贴现累计收益
- 平均准确率均值MAP
机器学习的流程包括：问题建模、特征工程、模型选择、模型融合。其中问题建模的环节主要包括以下几个模块：
评估指标
平均绝对误差MAE：
平均绝对百分误差MAPE：
均方根误差RMSE：
排序指标：平均准确率均值MAP和NDCG归一化贴现累计收益
机器学习解决问题的通用流程主要分为4大部分： 问题建模： 解决一个机器学习问题都是从问题建模开始。首先需要收集问题...
机器学习的流程包括：问题建模、特征工程、模型选择、模型融合。其中问题建模的环节主要包括以下几个模块： 评估指标分类...
思维导图如下： 机器学习解决问题的通用流程 问题建模-特种工程-模型选择-模型融合。 问题建模应包含三方面的内容：...
整理一下建模前的步骤：特征提取，特征转换，特征选择对机器学习（传统机器学习和深度学习）建模都是非常重要的环节。 补...
机器学习中的“假设”问题 机器学习的本质是一个建模过程，所有理论都有出发点，也就是“假设”，那么这些假设有哪些特点...
机器学习的建模流程 流程为：原始数据 --> 数据预处理 --> 特征工程 --> 建模 --> 验证。 原始数...
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器...
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参 四、建模与调参 4.1 学习目标 了解常用的机器学习...
本文是斯坦福机器学习课程2-1节的笔记，主要内容是对机器学习问题，如何进行建模表述？在房价预测案例中，我们有一个数...
机器学习 建模方法 曲面式建模：y=f(x,w),x为输入、w为可训练参数、y为输出 概率式建模：p(y|x,w)...
本文标题：机器学习-问题建模
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/eoresqtx.html
网友评论