ML

2020-09-17admin阅读(728)评论(0)赞(0)

原文始发于：ML之XGBoost：XGBoost案例应用实战(原生接口实现+Scikit-learn接口实现) ML之XGBoost：XGBoost案例应用实战(原生接口实现+Scikit-learn接口实现)     ...

2020-09-17admin阅读(816)评论(0)赞(0)

原文始发于：ML之模型文件：机器学习、深度学习中常见的模型文件(.h5、.keras)简介、h5模型文件下载集锦、使用方法之详细攻略 ML之模型文件：机器学习、深度学习中常见的模型文件(.h5、.keras)简介、h5模型文件...

2020-09-17admin阅读(919)评论(0)赞(0)

原文始发于：ML之SR：Softmax回归(Softmax Regression)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 ML之SR：Softmax回归(Softmax Regression)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略...

2020-09-17admin阅读(862)评论(0)赞(0)

原文始发于：ML之LF：机器学习中常见的损失函数(连续型/离散型)的简介、损失函数/代价函数/目标函数之间区别、案例应用之详细攻略 ML之LF：机器学习中常见的损失函数(连续型/离散型)的简介、损失函数/代价函数/目标函数之间区别、案例应用...

2020-09-17admin阅读(694)评论(0)赞(0)

原文始发于：ML之Validation：机器学习中模型验证方法的简介、代码实现、案例应用之详细攻略 ML之Validation：机器学习中模型验证方法的简介、代码实现、案例应用之详细攻略         目录 模型验证方法的简...

2020-09-17admin阅读(964)评论(0)赞(0)

原文始发于：ML之SL：监督学习(Supervised Learning)的简介、应用、经典案例之详细攻略 ML之SL：监督学习(Supervised Learning)的简介、应用、经典案例之详细攻略     目录 监督学习...

2020-09-17admin阅读(827)评论(0)赞(0)

原文始发于：ML：根据不同机器学习模型输出的预测值+且与真实值相减得到绝对误差对比+误差可视化 ML：根据不同机器学习模型输出的预测值+且与真实值相减得到绝对误差对比+误差可视化       目录 输出结果 实...

2020-09-17admin阅读(787)评论(0)赞(0)

原文始发于：ModelFileType：XML、Hdf5、dat等不同模型文件后缀文件的简介、使用方法之详细攻略 ModelFileType：XML、Hdf5、dat等不同模型文件后缀文件的简介、使用方法之详细攻略    ...

2020-09-17admin阅读(625)评论(0)赞(0)

原文始发于：ML之回归预测：利用两种机器学习算法(LiR，XGBoost(调优+重要性可视化+特征选择模型))对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值 ML之回归预测：利用两种机器学习算...

2020-09-17admin阅读(644)评论(0)赞(0)

原文始发于：ML之回归预测：利用十(xgboost,10-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值——bug调试记录 ML之回归预测：利用十(xgboost,10-1)...