1.API基础知识 Scikit-Learn评估器API的常用步骤如下所示: (1)通过从Scikit-Learn中导入适当的评估器类,选择模型类。 (2)用合适的数值对模型类进行实例化,配置模型超参数。 (3)整理数据…
分类:监督学习
Qiime1-14.利用监督学习进行分类
机器学习是一种目前流行且使用的生物信息分析方法。本节我们将基于菌群的丰度利用机器学习的方法建立分类器,对样本进行分类。 在运行命令之前,建议使用样本深度在1000左右的样本和稀疏表。此外,还可以使用多个不同的稀疏表来避免…
伪标签半监督学习
之前在训练YoutubeNet和DCN的时候,我都发现平台用户中基础用户的信息数据缺失率特别高,比如性别一栏准确填写的不足60%,所以我一直想调研一下有没有什么更好的填充方法,要保证既不能太复杂太耗时,也要有足够好的效果…
【火炉炼AI】机器学习024-无监督学习模型的性能评估--轮廓系数
【火炉炼AI】机器学习024-无监督学习模型的性能评估–轮廓系数 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotl…
机器学习 西瓜书 Day17 半监督学习
p293 – p319 啊好困 = = 昨天倒是很早滚上床了 就是失眠了:) 大概也是三点多才睡着吧 所以今天也要努力早睡! 不废话了,进入第13章,但愿这章有意思点。 第13章 半监督学习 13.1 未标记…
【机器学习基础】生成模型和判别模型
引入 监督学习的任务就是学习一个模型(或者得到一个目标函数),应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出。这一模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X),或者条件概率分布P(Y|X)。 监督学习方法又可以分为生成方法(gen…
基于sklearn的k均值类聚模型
理论 无监督学习 无监督学习是相对于有监督学习的概念,无监督学习的样本只有数据没有标签(label),由模型自主发现样本之间的关系。可用于数据的类聚(类聚算法)和降维(主成分分析)等。 无监督学习的结果评估 ARI指标 …
写给人类的机器学习 2.1 监督学习
2.1 监督学习 原文:Machine Learning for Humans, Part 2.1: Supervised Learning 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.…
(一)监督学习中的回归问题与分类问题
(1)回归问题 例子:你的朋友要买房子,请你提供建议.目前已知的数据是若干房子的大小及其价格,据此我们可以简历一个二维平面图,横轴代表房子大小,纵轴代表每平价格.当我们已知朋友要购买的房子大小后,可以估算预测出其每平的价…
【机器学习概述】第三篇、监督学习
线性回归 首先,用线性回归的前提,线性线性,他是能区分可由一个直线(面)来回归模拟的数据。如果训练数据包含非线性关系,你需要选择:调整数据(进行数据转换)、增加特征数量(多项式回归,曲线)或改用其他模型。其次线性回归很容…
【Scikit-Learn 中文文档】内核岭回归 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html 英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/0.…
Machine Learning by Andrew Ng 学习笔记()
监督学习 非监督学习 监督学习的一般流程与术语 x和y 训练模型 训练模型即最小化代价函数的过程,有如下方法 梯度下降法 模型下降法(Gradient Descent)有一个很形象的帮助理解的方法(对于2个参数的情况) …