邹博

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计算机科学博士,深谙机器学习算法原理

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咱们课程中给出了大量代码,我个人觉得,掌握这些内容已经能够胜任不少工作了——我听说有些同学在工作中直接修改下就能实用了。 如果觉得还不够,依次为索引再找其他函数,应该也不算难了。   ——总之一句话:万丈高楼平地起,撸起袖子加油干吧。

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[size=14]这或许是《机器学习升级版IV》中“数据清洗和特征选择”章节的问题。[/size] [size=14]可以参考配套代码6.6,因为那个是用Logistic回归做分类,所以用了one-hot编码。[/size] [size=14]但如果是用决策树...

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这是《机器学习升级版IV》中“提升”章节的问题。 其实证明很容易,使用代换即可得到结果。我写了一个详细过程如下: [attach]5623[/attach]

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这是《机器学习升级版IV》中“Python库”、“数据清洗和特征选择”等章节的问题。 这个可以简单回顾看“数据清洗和特征选择”那次的视频,或者从“PCA降维后得到散度最大的方向”开始证明。

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能否解释下这个图中的INTERTRANX_FN的意义?没太看明白呢。

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