七月算法機器學習 7 工作流程與模型調優
目錄 特徵工程 模型選擇 交叉驗證 模型參數含義 模型效果優化 模型狀態 o 小笑話兩則 模型狀態驗證工具： 學習曲線 不同模型狀態處理 線性模型的權重分析 Bad-case分析 模型融合 Bagging Adaboost Gradient Boosting Tree 特徵工程 模型選擇 選擇模型後，在一些超參數，需要選擇不同的值 線性迴歸 特徵的次數可以變化 交叉驗證 模型參數含義
相關文章
- 1. 七月算法機器學習筆記6 -- 工做流程與模型優化
- 2. 機器學習（二）工作流程與模型調優
- 3. 機器學習（二）工做流程與模型調優
- 4. 機器學習-工做流程與模型優化
- 5. 機器學習深入與強化--工作流程與模型優化
- 6. 七月算法機器學習筆記5 -- 特徵工程
- 7. 七月算法機器學習 6 特徵工程
- 8. 七月算法機器學習 10 聚類算法與應用
- 9. 七月算法機器學習4 凸優化初步
- 10. 特徵工程與模型調優
- 更多相關文章...
- • Git 工作流程 - Git 教程
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章