文件名称：MLExamples:机器学习课程的示例和实验
文件大小：619KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-30 23:13:56
python machine-learning supervised-learning lessons JupyterNotebook
ML示例 机器学习练习和范例 对于机器学习（速成）课程，已经准备了实践示例，练习和（玩具）实验。 笔记本LassoRegularisation.ipynb ，描述了所谓的L1正则化的属性，并显示了如何确定保留或不惩罚多少个输入要素。 最后有一个练习，目的是演示特征选择的好处，以避免过度拟合。 笔记本CrossValidation_ModelSelection.ipynb ，显示了过拟合/过拟合的示例以及实施交叉验证的好处。 回归 Ex1_EnergyEfficiency.ipynb 是一个示例笔记本，其中显示了用于回归任务的完整数据驱动管道。 Ex2_AirfoilSelfNoise.ipynb 是一个练习，它继承了上一个示例的结构，但尚未完成，分配的任务是使用最合适的功能/模块来完成笔记本的工作。 可能的解决方案可以在笔记本计算机Ex2_AirfoilSelfNoise-Soluti
【文件预览】：
MLExamples-main
----LassoRegularisation.ipynb(16KB)
----Ex4_FlowMeterDiagnostic.ipynb(20KB)
----Ex1_EnergyEfficiency.ipynb(22KB)
----Ex4_FlowMeterDiagnostic-Solution.ipynb(189KB)
----Ex3_SteelPlates.ipynb(29KB)
----Ex2_AirfoilSelfNoise.ipynb(19KB)
----Ex2_AirfoilSelfNoise-Solution.ipynb(647KB)
----README.md(3KB)
----CrossValidation_ModelSelection.ipynb(9KB)