sklearn 中 learning_curve 函数 的详细使用方法 （机器学习）
✌ learning_curve函数的使用1、✌ 原理该函数是用来画学习曲线，可以直接返回训练样本、训练集分数、测试集分数内部是根据交叉验证来获得分数的学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或偏差过高，以及增大训练集是否可以减小过拟合。2、✌ 函数形式sklearn.model_selection.learning_....
Sklearn 机器学习包 上｜学习笔记
开发者学堂课程【高校精品课-华东师范大学 - Python 数据科学基础与实践： Sklearn 机器学习包 上】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。 课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1067/detail/15516Sklearn 机器学习包 上 本课程主要讲解使用python 实现数据挖掘的实验....
Py之scikit-learn：sklearn与机器学习的那些不可告密的事
一、sklearn与ML1、与LoRfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression参数C的调优：C即常规定义的lamda二、sklearn与其他常用1、sklearn与交叉验证
ML之分类预测：基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测（二）
8、NN利用多层神经网络NN：Data standardization—Accuracy on training set: 0.823NN：Data standardization—Accuracy on test set: 0.802NN：Data standardization(max_iter=1000)—Accuracy on training set: 0.877NN：Data sta....
【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络（上）
第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接来连接。 这不会是闲庭信步： 首先，你将面临棘手的梯度消失问题（或相关的梯度爆炸问题），这会影响深度神经网络，并使....
【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络（下）
训练稀疏模型 所有刚刚提出的优化算法都会产生密集的模型，这意味着大多数参数都是非零的。 如果你在运行时需要一个非常快速的模型，或者如果你需要它占用较少的内存，你可能更喜欢用一个稀疏模型来代替。 实现这一点的一个微不足道的方法是像平常一样训练模型，然后摆脱微小的权重（将它们设置为 0）。 另一个选择是在训练过程中应用强 l1 正则化，因为它会推动优化器尽可能多地消除权重（如第 4 章关于 Lass....
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