srcmini
R中的决策树详细教程
本文概述 介绍 决策树的类型 基于树的方法 R中的决策树 总结 假设你正在玩二十个问题游戏。你的对手秘密选择了一个主题, 你必须弄清楚他/她选择了什么。在每个回合中, 你可能会问是或否的问题, 而你的对手必须如实回答。如何从最少的问题中找出...
机器学习 第15页
预测H-1B签证申请的状态
机器学习是数据科学和人工智能的一种应用, 它使系统无需进行明确编程即可自动从经验中学习和改进。它使用一组可以访问数据并自己学习的算法。在本教程中, 你将使用Python和XGBoost来预测签证申请的最终案件状态。 本教程将向你介绍： 探索...
使用R的机器学习和NLP：主题建模和音乐分类
本文概述 先决条件 准备你的问题 为什么主题建模有用？ 库和功能 音乐与书籍 获取数据 检查数据 创建文档术语矩阵 设定变数 拟合模型 用热门单词识别主题 分类文件 识别艺术家/作者 设置变量并拟合模型 用热门单词识别K-Means主题 检...
使用深度学习(卷积自动编码器)重建指纹图像
本文概述 了解指纹数据集 训练模型 保存模型 你将使用FVC2002指纹数据集来训练你的网络。为了观察模型的有效性, 你将在两个不同的指纹传感器数据集(即Secugen和Lumidigm传感器)上测试模型。 注意：本教程将主要介绍卷积自动编...
在计算机上设置数据科学环境
本文概述 python R编程语言 Unix Shell Git 总结 在像srcmini这样的在线交互式培训和教育平台上学习后, 下一步就是采用在Python, R, Git或Unix Shell中获得的技能, 然后在本地计算机上使用它。...
使用深度学习(卷积自动编码器)重建大脑MRI图像
本文概述 了解脑MRI 3T数据集 训练模型 保存模型 在嘈杂的3T图像上预测 定量指标：峰值信噪比(PSNR) 你将使用3T脑MRI数据集来训练你的网络。为了观察模型的有效性, 你将在以下位置测试模型： 看不见的3T MRI图像, 嘈杂的...
Python教程中的变量范围
如果你熟悉Python或任何其他编程语言, 你肯定会知道必须先定义变量, 然后才能在程序中使用它们。根据定义的方式和位置, 必须以不同的方式访问变量。有些变量是全局定义的, 有些是局部定义的。这意味着引用程序某个部分中的实体的变量可能引用程...
使用scikit-learn在Python中进行K-Means聚类
在机器学习中, 学习的类型大致可分为三类：1.监督学习, 2。非监督学习和3.半监督学习。属于无监督学习家族的算法没有变量可以预测与数据相关。数据没有输入, 而只有输入, 该输入将是描述数据的多个变量。这就是群集的作用。 一定要看一看我们的...
使用LIME了解模型预测
在我先前关于模型可解释性的文章中, 我概述了用于研究机器学习模型的常用技术。在此博客文章中, 我将提供有关LIME的更详尽的说明。 LIME在数据样本级别解释了模型预测。它允许最终用户解释这些预测并根据这些预测采取行动。资源 为什么需要理解...
使用pkgdown和Travis CI持续部署软件包文档
本文概述 问题 解决方案 步骤 参考文献 问题 pkgdown是一个R软件包, 可以为你自己的R软件包创建一个外观漂亮的网站。该程序包由Hadley Wickham和他的多产贡献者团队构建和维护, 可以解析你的程序包的文档文件和小插图, 并...