【机器学习】迁移学习(Transfer)详解!-CSDN博客

1. 什么是迁移学习 迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法就是把为任务 A 开发的模型作为初始点重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务...

Azure - 机器学习:创建机器学习所需资源,配置工作区-CSDN博客

目录 一、Azure机器学习工作区与计算实例简要介绍工作区计算实例 二、创建工作区1. 登录到 Azure 机器学习工作室2. 选择“创建工作区”3. 提供以下信息来配置新工作区4...

Azure - 机器学习企业级服务概述与介绍-CSDN博客

目录 一、什么是 Azure 机器学习大规模生成业务关键型机器学习模型 二、Azure 机器学习适合哪些人群三、Azure 机器学习的价值点加快价值实现速度协作并简化 MLOps信...

机器学习——正则化-CSDN博客

正则化 在机器学习学习中往往不知道需要不知道选取的特征个数假如特征个数选取过少容易造成欠拟合特征个数选取过多则容易造成过拟合。由此为了保证模型能够很好的拟合样本同时为了不要出现过拟合现象引入了一个正...

机器学习之线性回归之第一课-CSDN博客

回归模型根据已有数据预测结果根据不同的特征有不同的权重比 线性回归 线性回归可以处理多标签问题只需要在fit里输入多维标签 找出特征与特征权重之间的一种组合从而来预测对应的结果 无论怎么预测误差值...

机器学习(python)笔记整理-CSDN博客

目录 一、数据预处理 1. 缺失值处理 2. 重复值处理 3. 数据类型 二、特征工程: 1. 规范化 2. 归一化 3. 标准化(方差) 三、训练模型 如何计算精确度召回、F...

【Python机器学习】零基础掌握GradientBoostingRegressor集成学习-CSDN博客

如何精准预测房价? 当人们提到房价预测时,很多人可能会想到房地产经纪人或专业的评估师。但是,有没有一种更科学、更精确的方法来预测房价呢?答案是有的,这就要用到机器学习中的一种算法——梯度提升回归(G...

【Python机器学习】零基础掌握BaggingRegressor集成学习-CSDN博客

如何提升回归模型的稳定性和准确性? 在实际生活中,比如房价预测,经常会遇到一种情况:有大量的特征和样本数据,但模型的预测准确度仍然不尽人意。这时候,单一的模型(如支持向量机回归)可能表现得并不够好。...

【Python机器学习】零基础掌握GradientBoostingClassifier集成学习-CSDN博客

什么能有效地解决分类问题,特别是在数据复杂、特征多样的情况下? 面对这个问题,许多人可能会想到复杂的神经网络或深度学习方法。然而,有一种称为“梯度提升分类器”(Gradient Boosting C...

【Python机器学习】零基础掌握BaggingClassifier集成学习-CSDN博客

何提高分类模型的稳定性和准确性? 在金融风控、医疗诊断或者社交媒体推荐等场景中,分类问题是常见的难题。但是,单一的分类模型(如SVM)在处理复杂或不均衡的数据集时可能会表现不佳。那么,有没有一种方法...