??交叉驗證（Cross-Validation）可能是數據科學家在進行統計分析時最重要的技術之一，因為在實際中經常需要驗證一個ML模型的穩定性-...
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交叉驗證 -
Sickit-learn 回歸模型性能評估函數
sklearn.metrics.explained_variance_score()若為預測值，為實際值，則該回歸方程的解釋方差（explain...
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決策樹（Decision Tree）??決策樹（Decision Tree）是一種基本的分類與回歸方法，其模型呈樹狀結構，在分類問題中，表示基于特征對實例進行分類的過程。本質上，決...
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截斷正態分布??截斷正態分布(Truncated_normal_distribution)是在正態分布中界定隨機變量進而從正態分布的分布函數中導出概率分布，...
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神經網絡學習率（learning rate）的衰減
一、學習率衰減的概念和必要性 學習率過大，在算法優化的前期會加速學習，使得模型更容易接近局部或全局最優解。但是在后期會有較大波動，甚至出現損失函...
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Logistic模型及其Scikit-learn實現概述??Logistic回歸屬于概率型非線性回歸，主要用于解決線性可分的分類問題。該模型利用函數Logistic function將單次實驗的可...
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嶺回歸及其Scikit-learn實現概述 ??對于普通最小二乘的參數估計問題，當模型的各項是相關時，最小二乘估計對于隨機誤差非常敏感，會產生很大的方差。一般來說，對于沒有經過實驗設...
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最小二乘法原理及Scitkit-learn實現概述 ??最小二乘法是一種數學優化技術，它通過最小化誤差來尋找數據的最佳匹配函數，在曲線擬合中有廣泛應用。在一維空間中，若已知個點,現在我們使用...
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Pandas庫read_excel()參數詳解
io：字符串，文件的路徑對象。 sheet_name：None、string、int、字符串列表或整數列表，默認為0。字符串用于工作表名稱,整數...
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機器學習概論
什么是機器學習？ ??前些年AlphaGo與中韓圍棋大師的世紀決戰至今仍歷歷在目，AlpahGo的壓倒性勝利象征著人類在機器學習領域取得的極大進...
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