类别不平衡问题
.现有技术大体上有三类做法:
第一类是直接对训练集里的反类样例进行"欠采样" (undersampling) ，即去除一些反倒使得正、反例数日接近7 然后再进行学习;第二类是对训练集里的正类样例进行"过来样" (oversampling) ，即增加一些正例使得正、反例数目接近，然后再进行学习;第三类则是直接基于原始训练集进行学习，但在用训练好的分类器进行预测时，将式(3.48)嵌入到其决策过程中，称为"阔值移动" (threshold-moving).
实战部分machine_learning/Logistic at master · HELLOTREE1/machine_learning · GitHub
类别不平衡问题 .现有技术大体上有三类做法: 第一类是直接对训练集里的反类样例进行"欠采样" (undersamp...
线性模型 西瓜书第二章，线性模型；
三、线性模型 来源：@https://github.com/familyld/Machine_Learning/b...
2.线性回归线性回归：试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记 3.对数几率回归 分类任务：找一个单调可...
简介 我们将在此章节用 python 自己实现一遍以下几种模型： 线性回归（linear regression） ...
西瓜书的第三章，主要讲解的是线性模型相关知识 基本形式 给定d个属性描述的示例；线性模型通过学习到的一个属性的线性...
线性回归主要内容包括： 线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现线性回...
##线性模型的推导(参考自西瓜书) 原问题：假设有$m$个样本$D=\left\{(\mathbf{x}_{1},...
参考：1.使用Python进行线性回归2.python机器学习：多元线性回归3.线性回归概念 线性回归模型是线性模...
线性回归 主要内容包括： 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现...
本文标题：西瓜书_3_线性模型及python实现
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ftezwftx.html
网友评论