最新回答 / flare_zhao
老師的實(shí)戰(zhàn)課程已經(jīng)上線，希望得到你的支持。https://coding.imooc.com/class/418.html?
2020-01-30
最新回答 / flare_zhao
訓(xùn)練集準(zhǔn)確率和測試集準(zhǔn)確率沒有必然關(guān)系。當(dāng)模型出現(xiàn)過擬合的時(shí)候，會(huì)有測試準(zhǔn)確率下降的情況
最新回答 / 慕九州5208979
換個(gè)名字就好了from sklearn import datasetsiris1=datasets.load_iris()print(iris1.data)
講師回答 / flare_zhao
準(zhǔn)確率不同的原因通常有：1、數(shù)據(jù)分離后，數(shù)據(jù)被隨機(jī)打亂，因此訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)都可能會(huì)有變化，肯定會(huì)影響模型及其表現(xiàn)；2、不同的算法，迭代一樣的次數(shù)，模型更新的權(quán)重會(huì)有差異，也就是說模型不完全一樣
講師回答 / flare_zhao
同樣的模型結(jié)構(gòu)，但經(jīng)過多次迭代后權(quán)重參數(shù)可能會(huì)有差異（比如如果每次迭代都隨機(jī)從總體數(shù)據(jù)集中抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)），導(dǎo)致最后的模型不完全一樣。但通常來說，迭代次數(shù)足夠多，收斂以后，準(zhǔn)確率差異性不會(huì)特別大。
最新回答 / 景林大哥
編程是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的工具，python有很多的機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的封裝庫，可以很方便學(xué)習(xí)者入門。如果是完全沒接觸過編程的同學(xué)建議先簡單看看python的基礎(chǔ)語法，能夠看懂老師的代碼的邏輯才能跟得上進(jìn)度，理解機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到的一些算法的思路。英語不好并不影響，編程里用到的都是非常簡單的關(guān)鍵字加上相關(guān)的一些英文單詞罷了，稍微熟悉一下就可以自己寫出一些簡單的邏輯語句。
