2248-小鱼-算法方向-数据挖掘-就业:否 已关闭

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回归>>>均方误差MSE

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随机森林>>>分类器比较好用吗?

random_state是不同的特征作为初始的节点来产生的不同的树,所以需要不同的特征

袋装法,有放回的随机抽样技术

n个样本组成的自助集

bootstrap>>默认为True

袋外数据(out of bag data,简写为oob)

 

 

 

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criterion 不纯度的衡量指标

有基尼系数和信息熵,信息熵的增益

n_estimators 这是森林中树木的数量,基评估器的数量,default-10

实例化-交叉验证

波动本质上是一样的,  但集成算法压倒性的强

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集成算法

调参曲线,交叉验证,网格算法    调参方法

base estimator 基评估器

boosting 结合弱评估器一次次对难以评估的对象进行攻克

对特征提问得出决策规则-决策树

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Step 1:创建自定义数据集

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w = torch.rand(16, 3, 5, 5)

= (ker_num, input_channel, ker_size, ker_size)

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Input_channels:

  • 黑白:1
  • 彩色:3
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Stocastic: 随即筛选样本

 

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val_set: for detecting overfitting

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.matmul() 取后两维相乘

 

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unsqueeze:

正:在之前插入

负:在之后插入

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.index_select(0, [0, 2])

 

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torch.tensor([2., 3.2])

torch.FloatTensor(2, 3)

 

Unintialized: 未初始化的tensor

 

增强学习一般用 DoubleTensor

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degree:默认为2,输入的整数越大,升入的维度越高

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3077_Yuki · 2022-07-20 · 自由式学习 0

ordinal:会返回一列特征

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3077_Yuki · 2022-07-20 · 自由式学习 0

几何概率:与构成事件的面积体积 成比例;

几何概率特点:基本事件 的无限性(抽象)、等可能性;

古典概型特点:基本事件 的有限性(具象)、等可能性;

 

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什么是正则化路径?

不同a对应的特征向量的参数的取值所对应的矩阵

eps, n_alphas作用?帮助生成很小的a的取值

岭回归和LASSO的评估指标?岭回归是R2,LASSO是MSE

参数alpha_和alphas_?最佳a、自动生成的a

岭回归和LASSO计算交叉验证结果的区别?

ridge.cv_values_.mean(axis=0)#跨行求均值

lasso.mse_path_.mean(axis=1)#跨列求均值

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3077_Yuki · 2022-07-19 · 自由式学习 0