数据科学

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随机森林原理介绍与适用情况(综述篇)

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计算机与AI 2020 年 10 月 14 日

随机森林是一种集成算法(Ensemble Learning),它属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩,主要归功于“随机”和“森林”,一个使它具有抗过拟合能力,一个使

Scikit-Learn 中的特征排名与递归特征消除

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计算机与AI 2020 年 10 月 23 日

本文介绍如何使用scikit-learn为您的机器学习项目获取最佳数量的特征。

最通俗易懂的——如何将机器学习模型的准确性从 80%提高到 90%以上

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计算机与AI 2020 年 9 月 28 日

数据科学工作通常需要大幅度提高工作量才能提高所开发模型的准确性。这五个建议将有助于改善您的机器学习模型,并帮助您的项目达到其目标。

每个数据科学家都应该知道的 5 个概念

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计算机与AI 2020 年 10 月 15 日

一旦成为数据科学家,您在职业生涯的每一天都会应用某些技能。其中一些可能是您在学习期间学到的常见技术,而另一些可能只有在您在组织中建立更牢固的基础后才能充分发展。继续磨练这些技能将为您提供宝贵的专业利益。

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