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edx-Scalable-Machine-Learning
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2021-05-19
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edx可伸缩机器学习 实验1: 实验2: Lab3:百万首歌曲回归点数 梯度下降的线性回归本实验将涵盖: 第1部分:读取和解析初始数据集第2部分:创建和评估基准模型第3部分:训练(通过梯度下降)并评估线性回归模型第4部分:使用MLlib进行训练并通过网格搜索调整超参数第5部分:添加功能之间的交互 实验4:点击率预测管道 本实验将涵盖: 第1部分:使用一键编码(OHE)使分类数据特征化第2部分:构建OHE词典第3部分:解析点击率数据并生成OHE功能第4部分:点击率预测和对数损失评估:(ROC) 第5部分:通过特征哈希减少特征维:超参数热图 实验5:光片成像上的PCA 本实验将涵盖: 第1部分:在样本数据集上完成PCA的步骤可视化1:二维高斯第2部分:编写PCA函数并在样本数据集上评估PCA 可视化2:PCA投影可视化3:三维数据可视化4:3D数据的2D表示第3部分:解析,检查和预处理神经科
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edx-Scalable-Machine-Learning-master.zip (11个子文件)
edx-Scalable-Machine-Learning-master
.gitattributes 378B
ML_lab4_ctr_student.py 53KB
ML_lab1_review_student.ipynb 47KB
ML_lab4_ctr_student.ipynb 182KB
ML_lab2_word_count_student.ipynb 27KB
ML_lab3_linear_reg_student.py 42KB
ML_lab3_linear_reg_student.ipynb 90KB
README.md 2KB
ML_lab1_review_student.py 37KB
.gitignore 574B
ML_lab3_linear_reg_student.dbc 20KB
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还是那个小宇
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