监督学习对于有标签的特定数据集（训练集）是非常有效的，但是它需要对于其他的距离进行预测。 无监督学习对于在给定未标记的数据集（目标没有提前指定）上发现潜在关系是非常有用的。 ...
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一开始提出的是LOOCV方法：每次取出一个数据作为测试集的唯一元素，其他n-1个元素作为训练集哟用于训练模型和调参。经过n个模型，每次一个MSE（均方误差），将他们取均值得到...
第二章 训练机器学习分类算法 感知机perceptron 自适应线性神经元adaptive linear neurons 对机器学习算法有直观了解 使用pandas, Num...
概述 本文主要内容：如何利用Python的来实现Logistic函数。包括：初始化、计算代价函数和梯度、使用梯度下降算法进行优化等并把他们整合成为一个函数。本文将通过训练来判...
概述 本文介绍如何利用Python的来实现具有多个隐藏层的图片分类问题。通过这次建立的多层神经网络模型，可以将之前的猫分类问题的准确率提升到80%。要点：1. 使用非线性映射...
概述 如何利用Python的来实现具有一个隐藏层的平面数据分类问题。前文，创建的神经网络只有一个输出层，没有隐藏层。本文将创建单隐藏层的神经网络模型。 二分类单隐藏层的神经网...
爬取某招标网。 首先是几个基础scrapy命令： 新建一个项目 scrapy startproject 项目名称 爬 scrapy crawl 爬虫名称 代码： item.p...
items.py：定义需要获取的内容字段，类似于实体类。Item是用来装载抓取数据的容器，和Java里的实体类（Entity）比较像 pipelines.py：项目管道文件，...