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Python实现机器学习

flare_z 算法工程师
难度初级
时长 2小时48分
学习人数
综合评分96
7人评价 查看评价
9.4 内容实用
9.7 简洁易懂
9.7 逻辑清晰
让人就想睡觉,你是催眠师吗。说话就一个调调。内容充实与否不知道,就一点点内容都让人难以坚持。

最赞回答 / qq_娜_5
为什么anaconda安装也没有报错,开始菜单也没有目录 也没有scripts文件夹

讲师回答 / flare_z
逻辑回归擅长的应用就是分类,其激活函数的输出是0-1之间的数,你可以理解为不同类别对应的概率,可以在输出后进行二次过滤,比如说A类是p>=0.5,B类是p<0.5.是继续练过程中,是以0.5进行划分。
讲机器学习了,就没必要讲Python基础中的基础了。Python都不会安装那还怎么学。

讲师回答 / flare_z
首先判断是否已经运行完成了?每个cell运行以后左上角的那个方括号会显示数字的。你这里说的没有运行结果,是不是说图像没有显示出来?如果是的话,在代码前面增加一行代码:%matplotlib inline。这样图像就会在页面中穿插显示了
讲得挺仓促的,毕竟免费,本人小白,课程都是调用sklean里面的数据,嘿嘿。

讲师回答 / flare_z
可以考虑逻辑回归模型,输出0为A队赢,1为B队2赢,训练数据X为两队的基本信息(或者先进行数据预处理,提取关键参数),结果为输赢(0/1)。然后建立模型
我学过的最愉快的课程,讲的非常易懂。期待flare老师有深度学习教程出现

已采纳回答 / flare_z
不设置的话就是使用默认参数,sklearn中很多方法都是有默认参数的。如果不设置test_size,那默认size应该是0.33(印象中),可以登录sklearn官网查看

已采纳回答 / flare_z
通常来说,如果特征本身不是很多,那可以考虑把所有的特征都放入模型,这通常可能提高你的模型表现,缺点就是可能导致过拟合,即对新数据的预测不够准确。从已有特征中挑选特征的方式可以考虑:1、基于经验,即根据主观经验挑选影响比较大的特征,比如预测疾病可能性,那年龄肯定是一个因素;2、对比有某一个特征与没有某个特征情况下,模型的表现,判断该特征的重要性。
Flare老师讲得很清晰,边听边在jupyter跟着练习,很有助于理解!

最新回答 / qq_慕粉1343925
是不是我浏览器的问题呢
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课程须知
学员有一定的计算机编程基础,无需机器学习基础,手把手体验机器学习
老师告诉你能学到什么?
1.了解AI是什么及其主流算法,机器学习与AI的关系 2.熟练scikit-learn工具包:熟悉环境配置安装、基本语法、数据操作 3.掌握完成机器学习任务的能力:数据预处理、模型加载、训练及预测 4.运用不同的机器学习模型、评估模型表现:K-近邻(KNN)算法、逻辑回归;混淆矩阵
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