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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在《机器学习升级版II/III》中,我们非常重视特征提取、数据清洗等内容,不断的再强调这个问题。 但正如“如何才能做成美味佳肴”一样,数据清洗也是需要“从实际情况出发”的:根据业务逻辑、分析数据分布、数据建模检测一致性和异常值。

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这是《机器学习1/2/3》或《机器学习升级版I/II/III》中“SVM”章节的问题。 这两个问题其实只是“推理”,涉及的艰涩知识非常少。咱们直播上课中已经解析的非常详细了,可否再看下视频回放?

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SSR是预测值与样本均值的差的平方和,它可以评价预测模型的好坏;在样本集确定的前提下,SSR越大越好。 但回归系数的计算是使用预测值和样本值的误差平方和为目标函数,使用计算(X.T*X)^(-1)*X.T*y或者SVD或优化算法(如梯度下降算法、牛顿法等)来得...

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这是《机器学习升级版III》中“SVM实践”章节的问题。 事实上,AUC和使用的方法直接相对独立,一般的说,只要能够计算测试样本到决策面的距离(或概率),则都是可以绘制ROC曲线,从而计算AUC值的。   这里给出我新加入的两页,分别是介绍ROC如何绘制和实际...

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