Method Feature(s) Sample(s) Result Value/Feature Permutation Importance 1 all validation samples Single Scale Partial Dependence Plots 1~2 all validation samples Vector(reasults vs feature) SHAP Values N individual sample 每个feature对当前结果的贡献(相对于baselin…

https://www.quora.com/How-do-I-learn-machine-learning-1?redirected_qid=6578644   How Can I Learn X? Learning Machine Learning Learning About Computer Science Educational Resources Advice Artificial Intelligence How-to Question Learning New Things Lea…

在Github上也po了这个系列学习笔记(MachineLearningCourseNote),觉得写的不错的小伙伴欢迎来给项目点个赞哦~~ ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning? Why we need to learn ML Many people think: Wow!!! AI is so powerful right now! You see AlphaGO? AI is going to replace human…

A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy https://www.kaggle.com/ldfreeman3/a-data-science-framework-to-achieve-99-accuracy/notebook 额,总共花了2天时间才把上面这个优秀回答运行完,前面还算看得懂,如何清理数据,和画图看联系 但是后面的数据处理,使用各种模型,不知道原理是什么,后面还得花点时间补一下,现在这里记录一下 疑问汇总: 第一问,第21行,左…

一直想着抓取股票的变化,偶然的机会在看股票数据抓取的博客看到了kaggle,然后看了看里面的题,感觉挺新颖的,就试了试. 题目如图:给了一个train.csv,现在预测test.csv里面的Passager是否幸存.train.csv里面包含的乘客信息有 PassagerId 乘客id Survived 乘客是否幸存 Pclass 仓位 Name 乘客姓名 Sex 乘客性别 Age 乘客年龄 SibSp 船上是否有兄弟姐妹 Parch 穿上是否有父母子女 Ticket 船票信息 Fare 票价…

引言: 最近开始学习"机器学习",早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名,一直没有时间看他的系列课程.今天听了一课,感觉非常棒,通俗易懂,而又能够抓住重点,中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象. 视频链接(bilibili):李宏毅机器学习(2017) 另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上:李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes) 所以,接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的困惑,如果有能够帮我解答的朋友也请多多指教. 李老师这一集仅用1分19秒时间,通过…

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net…

https://www.quora.com/How-do-I-learn-mathematics-for-machine-learning   How do I learn mathematics for machine learning? Promoted by Time Doctor Software for productivity tracking. Time tracking and productivity improvement software with screenshots…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

In machine learning, is more data always better than better algorithms? No. There are times when more data helps, there are times when it doesn't. Probably one of the most famous quotes defending the power of data is that of Google's Research Directo…