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文章 2024-02-08 来自：开发者社区

GEE机器学习——最大熵分类器案例分析（JavaScript和python代码）

最大熵分类器 创建最大熵分类器。Maxent 用于使用已知存在位置和大量“背景”位置的环境数据来模拟物种分布概率。有关更多信息和引用，请参阅：https://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/ 和参考出版物：Phillips 等。al.，2004 年物种分布建模的最大熵方法，第二十一届国际机器学习会议论文集。输出是一个...

文章 2023-10-17 来自：开发者社区

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》 聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组，从而发现天然的结构。聚类是无监督学习的主要任务，分类是监督学习的主要任务。聚类主要应用在：发现数据的潜在结构对数据进行自然分组对数据进行压缩这几个方面的功能使聚类既可以作为预处理程序，又可以作为独立的数据分析工具。聚类定义数据聚类（或聚类分组）的目标是在一个对象（模式、数据点）的集合....

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》 聚类
文章 2023-10-17 来自：开发者社区

[笔记]机器学习之机器学习模型及案例分析《一》回归（二）

2. 回归的基本思想多元线性回归在上面的例子中，我们仅有一个自变量，但是在现实生活中，我们要分析的不只是一个，而是多个自变量与因变量之间的关系，对于这种预测任务，我们可以采用多元线性回归.我们的目的是让机器从数据中学习出一个最优模型，从而进行预测，但是机器不会自动的学习，它需要被注入灵魂，需要在人的指导下去工作。所以，我们需要告诉机器如何学习，即定义一系列"策略"让机器围绕着这种"策略"不断地学....

[笔记]机器学习之机器学习模型及案例分析《一》回归（二）
文章 2023-10-17 来自：开发者社区

[笔记]机器学习之机器学习模型及案例分析《一》回归（一）

活动地址：CSDN21天学习挑战赛前言环境:python3.7IDEA机器学习基本思路：推导公式进行建模优化模型评估系数根据模型进行预测回归1. 案例一元线性回归的例子引出线性回归模型：1920年汽车速度与刹车距的数据，现在，我们想研究速度与刹车距离之间到底有什么样的关系。绘制散点图# 1.收集数据 data_cars = pd.read_csv("../data/cars.csv",useco....

[笔记]机器学习之机器学习模型及案例分析《一》回归（一）
文章 2023-09-21 来自：开发者社区

机器学习集成学习进阶Xgboost算法案例分析 2

4 otto案例介绍– Otto Group Product Classification Challenge【xgboost实现】4.1 背景介绍奥托集团是世界上最大的电子商务公司之一，在20多个国家设有子公司。该公司每天都在世界各地销售数百万种产品,所以对其产品根据性能合理的分类非常重要。不过,在实际工作中,工作人员发现,许多相同的产品得到了不同的分类。本案例要求,你对奥拓集团的产品进行正确....

机器学习集成学习进阶Xgboost算法案例分析 2
文章 2023-09-21 来自：开发者社区

机器学习集成学习进阶Xgboost算法案例分析 1

1 xgboost算法api介绍1.1 xgboost的安装官网链接：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/pip3 install xgboost2 xgboost参数介绍xgboost虽然被称为kaggle比赛神奇，但是，我们要想训练出不错的模型，必须要给参数传递合适的值。xgboost中封装了很多参数，主要由三种类型构成：通用参数（general....

机器学习集成学习进阶Xgboost算法案例分析 1
文章 2023-09-21 来自：开发者社区

机器学习交叉验证和网格搜索案例分析

1 什么是交叉验证(cross validation)交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。1.1 分析我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是**为了让从训练得到模型结果更加准确。**做以下处理训练集：训练集+验证集测试集：测试....

机器学习交叉验证和网格搜索案例分析

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