機器學習：train_test_split()拆分的略微不足之處！
把訓練集train拆分成訓練集 X_train, X_test, Y_train, Y_testd的時候，常常會用到這個方法——train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.1, random_state = 0)
但是這個方法有一點不妥之處。
如果使用了這個方法去填充模型。model.fit(X_train,Y_train)
再使用model.predict()去預測結果，
那麼會產生偏差（bias）。
原因很簡單，因為沒有使用全部資料X，Y去fit()
當然，這也僅僅是略微不足之處，當你的資料集很大的時候，細微的拆分與不拆分，沒有太大的影響！
相關推薦
機器學習：train_test_split()拆分的略微不足之處！
把訓練集train拆分成訓練集 X_train, X_test, Y_train, Y_testd的時候，常常會用到這個方法——train_test_split X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X
機器學習：神經網絡之表達
聚類 推薦系統 處理 mar 添加 gist 課程筆記 像素 ... ************************************** 註：本系列博客是博主學習Stanford大學 Andrew Ng 教授的《機器學習》課程筆記。博主深感學過課程後，不進行總
機器學習：Python實現聚類算法(三)之總結
.fig ask class ted ssi 缺點 處理 blob ron 考慮到學習知識的順序及效率問題，所以後續的幾種聚類方法不再詳細講解原理，也不再寫python實現的源代碼，只介紹下算法的基本思路，使大家對每種算法有個直觀的印象，從而可以更好的理解函數中
2019年機器學習：追蹤人工智能發展之路
重要 很好 生態 man 市場 想象 導航 bsp 繼續 2019年機器學習：追蹤人工智能發展之路 https://mp.weixin.qq.com/s/HvAlEohfSEJMzRkH3zZtlw 【導讀】“智能助理”的時代已經到來了。機器學習已經成為全球數字
機器學習：效能度量指標之查準率和查全率
在很多實際應用中，我們知道僅僅關心正確分類的結果是不夠的，並且，在資料偏斜比較嚴重的情況下，模型準確率可能具有相當程度的誤導性，我們也需要知道資料被錯誤分類的情況，以確認為此需要承擔的分類錯誤的代價。（False Positive假陽性和False Negative假
2019年機器學習：追蹤人工智慧發展之路
2019年機器學習：追蹤人工智慧發展之路 【導讀】“智慧助理”的時代已經到來了。機器學習已經成為全球數字化轉型的關鍵要素之一 ,在企業領域，機器學習用例的增長在過去幾年中也是顯著的。預計機器學習工具和解決方案的企業級採用率將在本十年結束前達到65％ - 並且
python機器學習庫scikit-learn簡明教程之：SVM支援向量機
1.獲得樣例資料 scikit-learn庫有一些標準的資料集，例如分類的數字集，波士頓房價迴歸資料集。 在下面，我們啟動Python直譯器，然後載入資料集。我們可以認為，美元符號後輸入python然
python機器學習庫scikit-learn簡明教程之：隨機森林
1.scikit-learn中的隨機森林 sklearn.ensemble模組中包含兩種基於隨機決策樹的平均演算法：隨機森林演算法和ExtraTrees的方法。這兩種演算法都是專為決策樹設計的包含混合
機器學習：有監督演算法之分類
說明：機器學習橫跨電腦科學、工程技術和統計學等多個科學。人們很難直接從原始資料本身獲得所需資訊，機器學習可以把無序的資料轉換成有用的資訊；移動計算和感測器產生的海量資料意味著未來將面臨越來越多的資料，如何從中抽取到有價值的資訊很重要，機器學習可以幫助我們從中抽取有用的資訊。
python機器學習庫scikit-learn簡明教程之：AdaBoost演算法
1.AdaBoost簡介及原理 Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器（強分類器）。 Adab
【機器學習實戰】製作五子棋AI之四：基本規則的建立【2】
在上一次，我們建立了棋盤的狀態類GameStatus，用來存取和顯示每一步走完後的棋盤上黑白子的狀態。想一想，為了像真實的五子棋遊戲一樣執行，還缺了遊戲勝負的判定，那麼我們定義一個函式對遊戲勝負進行判斷。 def check_win(black,white
從零單排入門機器學習：線性回歸（linear regression）實踐篇
class rom enter instr function ont 線性 gin 向量 線性回歸（linear regression）實踐篇 之前一段時間在coursera看了Andrew ng的機器學習的課程，感覺還不錯，算是入門了。這次打算以該課程的作業
機器學習：線性判別式分析(LDA)
get generated 分類 learn 參數 關註 ble 直線 圖片 1.概述 線性判別式分析（Linear Discriminant Analysis），簡稱為LDA。也稱為Fisher線性判別（Fisher Linear Disc
機器學習：緒論
訓練 ner special dict ttr 空間 attr cti 輸出 學習教材為周誌華教授的西瓜書《機器學習》 1.2 基本術語 維數 dimensionality 示例 instance 屬性或特征 attribute or feature 特征向量 featur
機器學習：模型評估和選擇
val 上一個 bootstrap 自助法 break all 誤差 rec 數據集 2.1 經驗誤差與擬合 精度（accuracy）和錯誤率（error rate）：精度=1-錯誤率 訓練誤差（training error）或經驗誤差（empirical error） 泛
【機器學習】數據預處理之將類別數據轉換為數值
行數據 pri and slab form ces nbsp 遍歷 encode 在進行python數據分析的時候，首先要進行數據預處理。 有時候不得不處理一些非數值類別的數據，嗯， 今天要說的就是面對這些數據該如何處理。 目前了解到的大概有三種方法： 1，通過LabelE
機器學習：樣本去中心化目的
idt rac 相同 orm ans 預處理 特征 original 需要 作者：Spark鏈接：https://www.zhihu.com/question/37069477/answer/132387124來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉
機器學習：貝葉斯分類器
貝葉斯 逆向 檢測 .net 極大似然估計 href ref .com blank 參考文獻 從貝葉斯定理說開去 關鍵詞：逆向概率；先驗概率；後驗概率 我所理解的貝葉斯定理--知乎專欄 關鍵詞：醫院病癥檢測中的真假陽性 似然與極大似然估計--知乎專欄 關鍵詞：似然與概率的區
機器學習：模型性能度量(performance measure)(待補充)
splay 樣本 常用 spl n) enc 統計學習方法 後者 性能 對學習器的泛化性能進行評估，不僅需要有效的實驗估計方法，還需要有衡量模型泛化性能的評準指標，這就是性能度量。性能度量反應任務需求，對比不同模型能力時，使用不同性能度量能導致不同的評判結果。因此，模型的好
機器學習：支持向量機
roc detail 拉格朗日乘子 clas 我們 article create 概念 https 拉格朗日乘子法 那些年學過的高數 關鍵詞：高數課本 拉格朗日乘子法如何理解？ 關鍵詞：解釋形象 關於凸優化的一些簡單概念 關鍵詞： 為什麽凸優化這麽重要 關鍵詞：顯示不是凸