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  机器学习中的多元线性回归步骤

  多元线性回归尝试通过用一个线性方程来适配观测数据，这个线性方程是在两个以上（包括两个）的变量和因变量之间构建的一个关系。多元线性回归的实现步骤和...

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  通过 Python 代码实现时间序列数据的统计学预测模型

  在本篇中，我们将展式使用Python统计学模型进行时间序列数据分析。**问题描述**目标：根据两年以上的每日广告支出历史数据，提前预测两个月的广告支出金额。原始数据：2017-01-01到2019-09-23期间的每日广告支出...

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  线性回归的原理和使用方法

  原理:线性回归是一种简单而广泛使用的监督学习算法,用于建模因变量y和一个或多个自变量x之间的线性关系。其目标是找到一条最佳拟合线,使得预测值与实际值之间的残差平方和最小化。对于单变量线性回归,模型可表示为:y=w*x+b,其中w...

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  机器学习在房屋价格预测上的应用

  前言...

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  通过可视化梯度下降来调整超参数的简单方法

  本文将展示一种通过使用Keras中的回调访问机器学习模型权重来调整超参数的简单方法。应用机器学习是一个经验过程，您需要尝试不同的超参数设置，并推断哪些设置最适合您的应用。这种技术通常称为超参数调整。这些超参数可以是学习率（alpha），迭代...

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  基于深度学习Autoencoder的信用卡欺诈异常检测，效果非常牛逼

  作者：小伍哥来源：小伍哥聊风控大家好，我是小伍哥，今天接着搞异常检测。深度学习用于异常检测，效果还是相当牛逼的。信用卡欺诈数据集，在孤立森林上能做到26%的top1000准确率，但是在Autoencoder算法上，最高做到了33.6%，但是...

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  时间序列预测教程:如何利用 Python 预测波士顿每月持械抢劫案数量?

  编者按：本文是澳大利亚知名机器学习专家JasonBrownlee撰写的教程，极其全面细致，一步步向读者解释如何操作，以及为什么这么做。雷锋网整理编译，特与大家分享。更多AI开发技术文章，请关注AI研习社（微信号：okweiwu）。Ja...

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  机器学习(8)欠拟合和过拟合

  欠拟合（Underfitting），过拟合（Overfitting）...

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  决策树的原理和使用方法

  原理:决策树是一种树形结构的监督学习算法,可用于分类和回归任务。它通过递归地根据特征划分数据,使得每个子集内的样本尽可能属于同一类别(分类)或具有相似的目标值(回归)。决策树的构建过程通常包括以下步骤:...

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  用深度学习每次得到的结果都不一样，怎么办?

  雷锋网按：本文作者JasonBrownlee为澳大利亚知名机器学习专家、教育者，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。雷锋网崔静闯、朱婷编译。神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的...

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