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人工智能入门:Python实现机器学习

难度初级
时长 2小时48分
学习人数
综合评分9.77
32人评价 查看评价
9.9 内容实用
9.6 简洁易懂
9.8 逻辑清晰

已采纳回答 / 慕粉3796200
不是的,分离训练集和测试集,分得好的话结果会更好,而且这个是随机分的,再运行会得到不同的结果

讲师回答 / flare_zhao
准确率不同的原因通常有:1、数据分离后,数据被随机打乱,因此训练数据和预测数据都可能会有变化,肯定会影响模型及其表现;2、不同的算法,迭代一样的次数,模型更新的权重会有差异,也就是说模型不完全一样

讲师回答 / flare_zhao
同样的模型结构,但经过多次迭代后权重参数可能会有差异(比如如果每次迭代都随机从总体数据集中抽取部分数据),导致最后的模型不完全一样。但通常来说,迭代次数足够多,收敛以后,准确率差异性不会特别大。

讲师回答 / flare_zhao
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。

讲师回答 / flare_zhao
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

讲师回答 / flare_zhao
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
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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