实际工程中提升机器学习算法性能的建议
来源:互联网 发布:网络建设与管理方案 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 20:03
机器学习工程师Jason Brownlee提供的一份“ML Performance Improvement Cheat Sheet.” 点我下载
Jason Brownlee主张在实践工程中“自顶向下”地学习机器学习,首先使用机器学习算法解决实际工程中的问题,得到初步结果,之后逐步深入学习背后的理论推导。
Jason Brownlee的Machine Learning网站为初学者提供了很好的实践指南:点我进入
0 0
- 实际工程中提升机器学习算法性能的建议
- 【R的机器学习】决策树性能提升
- 使用集成学习提升机器学习算法性能
- 提升 Android 性能的建议
- 提升 Android 性能的建议
- 前端性能提升的建议
- java编程中提升性能的几点建议
- java编程中有利于提升性能的建议
- java编程中有利于提升性能的建议
- Java中提升性能对代码作的建议
- 怎样提升机器学习:特征工程的奇淫巧技
- 【R的机器学习】模型性能提升探索:随机森林
- 【R的机器学习】模型性能提升探索:朴素贝叶斯
- 【R的机器学习】模型性能提升探索:神经网络
- sencha touch提升搜索性能的建议
- 10 条提升 Android 性能的建议
- 10 条提升 Android 性能的建议
- Android小记:提升 Android 性能的建议
- GreeDao基础使用
- 工作里程之二,手机app里面的网页--WebView
- EasyUI总结(一)
- A1100. Mars Numbers (20)
- sparkmlib使用Pipeline实现简单的逻辑回归
- 实际工程中提升机器学习算法性能的建议
- Win7 Python 2.7.13 软件包的安装
- 我的第一篇CSDN博客!
- 操作系统实验——处理器调度
- HEXO搭建个人博客
- H5 打开百度和高德地图的方式
- EasyUI总结二
- linux上很方便的上传下载文件工具rz和sz
- Javascript 装载和执行