机器学习初级-数据分割为训练集和测试集

尹成学院 2023-01-13 01:38:29

课时名称课时知识点
机器学习初级-数据分割为训练集和测试集机器学习初级-数据分割为训练集和测试集
...全文
95 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
AI 作业
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
视频教程-go机器学习-Go语言
go机器学习 毕业于清华大学，曾担任Google算法工程师，微软区块链领域全...
Python机器学习工具包Scikit-learn
Scikit-learn并不是万能的。对于某些复杂的机器学习任务，如深度学习或自然语言处理，我们可能需要借助其他工具或框架来实现。但是，对于大多数常见的数据分析和机器学习任务来说，Scikit-learn已经足够强大和灵活了。Scikit-learn是一个功能强大、易于使用的机器学习工具包。它提供了丰富的算法和功能，使得我们可以轻松地构建和评估各种机器学习模型。无论是初学者还是专业人士，都应该掌握和使用这个强大的工具包来提升自己的数据分析和机器学习能力。博主：Python老吕CSDN网站。
机器学习验证集为什么不再有新意？
2020-03-01 18:19 导语：摆脱过时的规则和思维定式刻不容缓！ 机器学习中，一般将样本数据分成独立的三部分：训练集、验证集和测试集。 其中验证集在机器学习中所起到的作用是：开发模型总需要调节模型的参数，而整个调节过程需要在验证集数据上运行训练的模型，从而给出其表现的反馈信号来修改网络模型及参数。 然而在对样本数据的划分上，往往受限于一些过时的规则以及思维定式的限制，在划...
机器学习-01-课程目标与职位分析
本系列是机器学习课程的第01篇，主要介绍本门课程的课程目标与职位分析。
rsfMRI数据＋机器学习方法检测ADHD
摘要 注意缺陷多动障碍(ADHD)是一种常见的精神疾病，严重影响学龄儿童的学习和日常生活。ADHD的早期识别非常关键，需要可靠且客观的诊断工具来进行诊断。然而，目前对行为症状的临床评估可能存在不一致和主观性的问题。功能磁共振成像(fMRI)是一种无创技术，已被证明能够有效地检测ADHD患者的大脑异常。近年来，基于静息态fMRI(rsfMRI)的脑功能网络在诊断包括ADHD在内的各种脑疾病方面取得了良好的效果。一些综述文章探讨了使用fMRI数据和机器学习或深度学习方法检测其他疾病的情况。然而，目前还没有专门
尹成的课程社区_NO_2

1

社区成员

1,571

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
尹成学院
社区管理员
  • 尹成学院
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章