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入行AI,你需要一本Python机器学习入门

点击此处添加图片说明文字​ 目前机器学习红遍全球。男女老少都在学机器学习模型,分类器,神经网络和吴恩达。你也想成为一份子,但你该如何开始? 今天小编推荐这本《Python机器学习》教你快速入门。 点击此处添加图片说明文字​ 01什么是机器学习? 从出生的那天起,我们就一直在学习中度过。随着逐渐的成长,开始学习如何走路;通过倾听周围人的谈话,学习并尝试模仿;通过学习不同单词的意思,使得在需要时懂得该如何进行表达;同时也开始区分事情的好坏。例如,在第一次靠近火源时,会因灼热而后退,从而明白要与火源保持一定的距离。 那么,现在思考一下计算机的工作原理。计算机可以在1s内遵循人类的指示处理数百万条指令,并返回结果;它可以执行人类描述的任务,但是却不能自行决定。 而机器学习此时就可以发挥作用了。如果给予计算机像人类一样的思考能力,那会发生什么呢?可以用计算机能理解的方式给出每一天的任务令其进行计算,还可以建立一些模型来帮助计算机在将来采取行动。 人类从经验中学习知识,计算机则遵循指令执行任务。然而,其实还可以直接向计算机提供经验让其学习并为行动做准备。目前我们是以结构化的方式定义经验。因此,我们...

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Python机器学习笔记:XgBoost算法 前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器。因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。 Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围。 Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装。 2,Xgboost的优点 Xgboost算法可以给预测模型带来能力的提升。当我们对其表现有更多了解的时候,我们会发现他有如下优势: 2.1 正则化 实际上,Xgboost是以“正则化提升(regularized boosting)” 技术而闻名。Xgboost在代价函数里加入了正则项,用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数,每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。从Bias-variance tradeoff角度来讲,正则项降低了模型的variance,...

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