【機(jī)器學(xué)習(xí)入門與實(shí)踐】入門必看系列,含數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):模型融合、特征優(yōu)化、特征降維、探索性分析等,實(shí)戰(zhàn)帶你掌握機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘
專欄詳細(xì)介紹:【機(jī)器學(xué)習(xí)入門與實(shí)踐】合集入門必看系列,含數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):數(shù)據(jù)融合、特征優(yōu)化、特征降維、探索性分析等,實(shí)戰(zhàn)帶你掌握機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘。
本專欄主要方便入門同學(xué)快速掌握相關(guān)知識。聲明:部分項(xiàng)目為網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典項(xiàng)目方便大家快速學(xué)習(xí),后續(xù)會不斷增添實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)(比賽、論文、現(xiàn)實(shí)應(yīng)用等)
專欄訂閱:數(shù)據(jù)挖掘-機(jī)器學(xué)習(xí)專欄文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-680420.html
主要講解了數(shù)據(jù)探索性分析:查看變量間相關(guān)性以及找出關(guān)鍵變量;數(shù)據(jù)特征工程對數(shù)據(jù)精進(jìn):異常值處理、歸一化處理以及特征降維;在進(jìn)行歸回模型訓(xùn)練涉及主流ML模型:決策樹、隨機(jī)森林,lightgbm等。同時(shí)重丶講解模型驗(yàn)證、特征優(yōu)化、模型融合等。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-680420.html
1.氣象海洋預(yù)測-模型建立之TCNN+
到了這里,關(guān)于“AI Earth”人工智能創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽:助力精準(zhǔn)氣象和海洋預(yù)測Baseline[3]:TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!