ML之DataScience：基于机器学习处理数据科学(DataScience)任务(数据分析、特征工程、科学预测等)的简介、流程、案例应用执行详细攻略 / 四六文摘

大数据时代的到来,利用数据分析进行商业决策已是大势所趋.这些数据有什么用?如何从数据中分析事物未来的发展趋势?窥见新的商机?这就是最直接的数据科学应用案例,所谓数据科学(DataScience). 专 ...

最近看了看<R数据科学>(即R for data science的中文版)和<R语言-实用数据分析和可视化技术>(即R for Everyone Advanced Analyt ...

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损失函数的简介损失函数,又称目标函数,或误差函数,用来度量网络实际输出与期望输出之 ...

ML与math:机器学习与高等数学基础概念.代码实现.案例应用之详细攻略--基础篇相关文章ML与math:机器学习与高等数学基础概念.代码实现.案例应用之详细攻略--基础篇ML与math:机器学习与高 ...

ML之LF:机器学习中常见损失函数(LiR损失.L1损失.L2损失.Logistic损失)求梯度/求导.案例应用之详细攻略常见损失函数求梯度案例 1.线性回归求梯度 2.L2损失函数梯度 3.L1正 ...

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模型验证方法的简介 1.Hold-out验证后期更新-- 2.K-折交叉验证后期更新-- 3.自助重采样 r ...

ML之DR之SVD:SVD算法相关论文.算法过程.代码实现.案例应用之详细攻略 SVD算法相关论文奇异值分解Singular Value Decomposition:简称SVD,特征分解的广义化,是 ...

ML之GB:GB算法相关论文.相关思路.关键步骤.代码实现.配图集合.案例应用之详细攻略 GB算法相关文献.论文后期更新-- GB算法关键步骤后期更新-- 1.算法流程 GB算法代码实现 1.Sc ...

TF学习--TF之API:TensorFlow的高级机器学习API-tf.contrib.learn的简介.使用方法.案例应用之详细攻略 tf.contrib.learn的简介 tf.contrib ...

ML之FE:数据处理-特征工程之数据集划分成训练集.验证集.测试集三部分简介.代码实现.案例应用之详细攻略数据集划分成训练.验证.测试三种数据的简介分割训练数据前,先打乱了输入数据和教师标签.因为 ...

ML之FE:数据处理-特征工程之稀疏特征的简介.如何处理.案例应用之详细攻略稀疏特征的简介信号稀疏表示是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬 ...

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