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从人工到自动化，从重复到创新，技术演进的历程中，伴随着开发者工具类产品的发展。 阿里巴巴将自身在各类业务场景下的技术积淀，通过开源、云上实现或工具等形式对外开放，本文将精选了...
4.9 更多关于k近邻算法的思考 K近邻算法是解决分类问题，天然可以解决多分类问题。不仅如此，思想简单，效果强大。使用Ｋ近邻算法还可以解决回归问题。比如预测下一个学生考试的分...
4.8 scikit-learn中的Scaler 上节讲了数据归一化，但是真正用到机器学习算法中的时候，一个注意事项就是，之前将原始数据集拆分成训练数据集和测试数据集，如果我...
4.6网格搜索与k近邻算法中更多的超参数 关于网格搜索，sklearn为我们提供了一个方法，叫Grid Search在使用它之前，我们首先要定义搜索的参数。 对于我们要进行搜...
3.9 Numpy中的比较和Fancy Indexing Fancy Indexing 运行结果为：array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7...
一、概念 幂等性, 通俗的说就是一个接口, 多次发起同一个请求, 必须保证操作只能执行一次比如: 订单接口, 不能多次创建订单 支付接口, 重复支付同一笔订单只能扣一次钱 支...
4.2 scikit-learn中的机器学习算法的封装 新建文件夹myscript,创建KNN.py 在jupyter中调用封装好的knn方法，我们可以看到运行结果和上一小节...
4.3训练数据集、测试数据集 1.判断机器学习算法的性能 测试我们的算法 train_test_split 将原始数据集拆分成两部分，一部分是训练数据集，一部分是测试数据集。...
4.4 分类准确度accuracy 下面我们对对比精确度这个方法进行封装，新建文件metrics.py 然后我们调用自己封装的度量函数 有些时候可能用户只想知道预测的准确率而...
4.5 超参数 超参数就是指在运行机器学习算法之前，需要指定的参数。 模型参数：算法过程中学习的参数。 KNN算法没有模型参数，k是典型的超参数。 调参一般说的就是超参数 如...
