sasa - 回答于2017-09-21 05:47

kappa statistic怎么理解？有什么意义？   统计/机器学习 模型验证 描述性统计

大黄大黄大黄 - 回答于2018-03-28 13:12

xgboost怎么调参？   统计/机器学习 监督式学习

宽宽 - 回答于2018-01-02 00:50

K-means怎么选K?   统计/机器学习 无监督学习 开放问题

木子周 - 回答于2017-10-15 23:39

pandas.DataFrame更改列名   统计/机器学习 Python Pandas

Lydia - 回答于2017-09-29 23:04

sklearn中的predict_proba方法的返回值的意义   统计/机器学习 监督式学习 Python

Arsjun - 回答于2018-02-19 14:59

推荐系统有哪些常用的评价标准   统计/机器学习 推荐系统 模型验证

MangoCoke - 回答于2018-04-01 21:47

Python计算两个数组的相关系数   统计/机器学习 描述性统计 Python

abuu - 回答于2017-11-02 12:10

hyperparameter与parameter的区别？   统计/机器学习 开放问题

dzzxjl - 回答于2018-03-06 13:12

除了PCA，还有什么降维的方法？   统计/机器学习 数据降维 特征选择 开放问题

dzzxjl - 回答于2018-03-08 14:55

对于xgboost，还有必要做很多特征工程吗？   统计/机器学习 监督式学习 特征选择 开放问题

道画师 - 回答于2017-12-11 23:34

多重检验中的FDR(false discovery rate, 错误发现率)是什么？   统计/机器学习 假设检验

CatalanFubini - 回答于2017-10-15 11:55

python产生服从常用概率分布的随机数   统计/机器学习 概率分布 Python

天晴 - 回答于2017-12-25 18:04

在使用PCA降维时，有哪些坑？   统计/机器学习 监督式学习 无监督学习 数据降维 开放问题

清风 - 回答于2017-10-16 09:20

为什么机器学习中的优化问题很少用到牛顿法？   数学 数值计算 最优化 开放问题

桐桐酱 - 回答于2017-10-14 07:14

如何检验两个样本是同分布的？   统计/机器学习 假设检验 概率分布

高代兄 - 回答于2017-04-03 11:41

返回DataFrame或者array的行数   统计/机器学习 Python Pandas

dzzxjl - 回答于2018-03-07 20:44

为啥Xgboost比GradientBoost好那么多？   统计/机器学习 监督式学习 开放问题

zhanglu - 回答于2018-03-28 12:58

PCA降维之前为什么要先标准化？   统计/机器学习 数据预处理 数据降维

木子周 - 回答于2017-09-17 10:59

训练集中有的特征含有缺失值，一般怎么处理   统计/机器学习 数据预处理

七号信仰 - 编辑于2017-09-22 13:09

牛顿法到底是一阶优化算法还是二阶优化算法？   数学 数值计算 最优化