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Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（上）

1.如果只划分测试集和训练集经验是75%作为训练集 sklearn中的train_test_split()默认这样划分from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split() 2.通常使用sklearn中的score方法计算结果的精度（正确预测比例） 3.KNN算法有两个重要参数：邻居个数和数据点之间距离的度量方法在实践中，选择较小的邻居个数（例如3或5个）效果较好，sklearn中默认使用欧氏距离构建KNN模型速度很快，若训练集很大（特征数多或样本数多），预测速度可能较慢对于稀疏数据集（大多数特征值为0），KNN效果很不好 4.普通最小二乘法，即要求预测值和真实值均方误差最小

2018-07-20

Tensorflow快餐教程(11) - 不懂机器学习就只调API行不行？

高层封装API 有同学问，我们学习Tensorflow就是想学习一套可以用的套，像编程一样调用就行了，不想学习机器学习的细节，有没有这样的方式？针对于已经有成熟解决方案的模型，why not呢？

2018-05-17

使用OSS中的数据作为机器学习的训练样本

云机器学习平台PAI 阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence，以下简称PAI）是一款一站式的机器学习平台，包含大量封装的算法组件和可视化工具，用户上手容易

2018-04-11

吴恩达新书英文版《机器学习思维》终于来啦！

人工智能，机器学习和深度学习正在改变众多行业。我一直在写一本书，Machine Learning Yearning，教你如何构建机器学习项目。

2018-04-07

TensorFlow Hub介绍：TensorFlow中可重用的机器学习模块库

通过共享学习到的权重，其他开发人员就能够更容易重用库和构建模型或架构。机器学习模型内部的“组成部分”，可以使用TensorFlow Hub进行打包和共享。

2018-04-03

Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归

1. 背景文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归。数据来自于GradientDescentExample中的data.csv文件，共100个数据点，如下图所示：我们的目标是用一条直线来拟合这些点。既然是二维，那么y=b+mx这个公式相信对于中国学生都很熟悉。其中b是直线在y轴的截距（y-intercept），m是直线的斜率（slope）

2018-03-14

每个产品经理都应该知道的机器学习术语

或许你已经熟悉了机器学习的世界，但是仍然希望扩展你的知识面，并且了解你所听到的所有关于机器学习的术语，争取在和别人交流的时候不会呆呆的站在那里哑口无言。

2018-03-07

免费的自然语言处理/机器学习教育资源12例

随着自然语言处理和机器学习技术的不断进步以及在人们日常生活中的影响力的逐渐扩大，使得越来越多的人对这些领域产生浓厚的兴趣。而近些年在线教育的发展，也为人们学习知识提供了良好的平台。

2018-02-18

先搞懂这八大基础概念，再谈机器学习入门！

可能你已经开始了在机器学习领域的实践学习，但是依然想要扩展你的知识并进一步了解那些你听过却没有时间了解的话题。

2018-01-29

Kaggle刚刚上线了机器学习课程，我们帮你做了个测评

，主打动手学数据科学（Hands-On Data Science Education），似乎在向竞赛+学习平台方向转型。

2018-01-24

8800个机器学习开源项目为你精选TOP30！

最近，Mybridge发布了一篇文章，对比了过去一年中机器学习领域大约8800个开源项目后，选出30个2017年度优秀的开源项目，包含机器学习开源库、数据库以及其他应用程序，这些项目差不多都是在2017

2018-01-15

Web开发工程师转型机器学习的实战经验

作为一名Web开发人员，我发现计算机视觉和机器学习领域的快速发展是让人感到兴奋，但是我没有任何使用这些技术的背景经验。最终，我决定用两年的时间来转型。

2018-01-02

Tile：一个崭新出炉的机器学习语言

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） Vertex.AI之前发布了一套机器学习框架PlaidML。

2017-12-31

问答Goodfellow：没有样例能不能训练机器学习算法？

多数深度学习算法都需要数千或数百万添加标签的样例才能获得想要的结果，而对抗网络的出现有助于减少数据需求。从本质上讲，人工智能可以通过模仿“专家”——也就是GAN中的辨别者——来学习复杂的任务。

2017-12-31

2017年十大最受欢迎机器学习Python库

AI的快速发展，让机器学习走向了巅峰，今天我们就借此盘点一下2017年最受欢迎的机器学习库（ML），希望你能够在这里寻找到你未来一段时间内的“利器”。

2017-12-27

亚信安全童宁：机器学习驱动网络安全发展

9月20日，在安全周备受业界关注的“大数据安全与个人信息保护”分论坛上，亚信安全研发中心总经理童宁以“机器学习驱动网络安全发展”为主题，全面分享亚信安全利用机器学习技术抵御勒索病毒攻击的最佳实践，与专家学者深入讨论机器学习成熟应用的关键因素

2017-11-01

机器学习中，使用Scikit-Learn简单处理文本数据

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 机器学习中，我们总是要先将源数据处理成符合模型算法输入的形式，比如将文字、声音、图像转化成矩阵。

2017-10-03

【从AlphaGo的恐怖进化谈起】附机器学习入门教程

AlphaGo通过学习棋谱，以及不断与自己对弈，从而获得技能提升进化，这三次巅峰对弈，AlphaGo均以绝对优势获得胜利，而后者的AlphaGo均能让前者版本3个子，这也是AlphaGo恐怖的地方，也是背后人工智能技术的强大之处

2017-08-03

【阿里云大学课程】机器学习入门：概念原理及常用算法

AlaphaGo与围棋界的较量，吸引了全世界的目光，也让大家见识到了机器学习与人工智能技术的强大之处。你是不是也想学机器学习了？机器学习是人工智能的一个分支。

2017-08-03

需求旺盛：市场提供大量机器学习与物联网相关岗位

传统观点认为，机器学习与AI相关职位在人才市场中呈现出旺盛需求——但根据职位搜索引擎Indeed给出的统计结果，“炙手可热”也许才是更为准确的表达。

2017-08-01

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。