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AI论文
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Ex 4: Imputing missing values before building an estimator
通用範例/範例四: Imputing missing values before building an estimator (一)引入函式庫及內建測試資料庫 (二)引入內建測試資料庫(boston房產資料) (三)利用整個數據集來預測 (四)模擬資料損失時之預測情形 (五)填充missing values，估計填充後的得分 (六)完整程式碼 ... -
Ex 1: Plotting Cross-Validated Predictions
通用範例/範例一: Plotting Cross-Validated Predictions (一)引入函式庫及內建測試資料庫 (二)引入內建測試資料庫(boston房產資料) (三)cross_val_predict 的使用 (四)繪出預測結果與實際目標差異圖 (五)完整程式碼 通用範例/範例一: Plotting Cross-Valid... -
3.5.6 线性模型: 从回归到简约
3.5.6 线性模型: 从回归到简约 3.5.6.1 简约模型 3.5.6 线性模型: 从回归到简约 糖尿病数据集 糖尿病数据集包含442个病人测量的10个生理学变量 (年龄、性别、体重、血压)，以及一个一年后病情发展的标记: In [8]: diabetes = datasets . load_diabetes () diabete... -
使用 scikit-learn 介绍机器学习
使用 scikit-learn 介绍机器学习 机器学习：问题设置 加载示例数据集 学习和预测 模型持久化 规定 类型转换 再次训练和更新参数 多分类与多标签拟合 使用 scikit-learn 介绍机器学习 校验者: @小瑶 @hlxstc @BWM-蜜蜂 @小瑶 @Loopy 翻译者: @李昊伟 @… 内容提要 在本节中，我... -
Ex 3: Isotonic Regression
通用範例/範例三: Isotonic Regression (一) Regression「迴歸」 (二) Linear Regression「線性迴歸」 (三) Isotonic Regression「保序迴歸」 (四) 完整程式碼 通用範例/範例三: Isotonic Regression http://scikit-learn.org/s... -
用 TensorFlow 高级 API 训练 MLP
用 TensorFlow 高级 API 训练 MLP 与 TensorFlow 一起训练 MLP 最简单的方法是使用高级 API TF.Learn，这与 sklearn 的 API 非常相似。DNNClassifier 可以很容易训练具有任意数量隐层的深度神经网络，而 softmax 输出层输出估计的类概率。例如，下面的代码训练两个隐藏层的 DNN（一个... -
Feature Column Support in SQLFlow XGBoost models
Feature Column Support in SQLFlow XGBoost models Overall Supported feature column in TensorFlow models Feature column design in XGBoost models Export the XGBoost models to PMML/... -
3.3. 模型评估: 量化预测的质量
3.3. 模型评估: 量化预测的质量 3.3.1. scoring 参数: 定义模型评估规则 3.3.1.1. 常见场景: 预定义值 3.3.1.2. 根据 metric 函数定义您的评分策略 3.3.1.3. 实现自己的记分对象 3.3.1.4. 使用多个指数评估 3.3.2. 分类指标 3.3.2.1. 从二分到多分类和 multilabel ... -
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Model Serving Runtimes Model Serving Runtimes KServe provides a simple Kubernetes CRD to enable deploying single or multiple trained models onto model serving runtimes such as T...