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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12713169.html 决策树 决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由节点和有向边组成。结点有两种类型：内部节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 决策树是最经典的 阅读全文
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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12697359.html 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import load 阅读全文
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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12692113.html 先看一个非线性的图例 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_mo 阅读全文
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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12690755.html 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_regression from sk 阅读全文
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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12678281.html 准备数据 import numpy as np from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selecti 阅读全文
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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12673231.html 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import make 阅读全文
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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12668372.html 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import make 阅读全文
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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12625721.html K-Nearest Neighbor KNN是一种基本分类与回归方法 KNN 的工作原理 “近朱者赤，近墨者黑”可以说是 KNN 的工作原理。 整个计算过程分为三步： 计算待分类 阅读全文
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Reference https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/generalization/peril-of-overfitting https://developers.google.com/machine-learni 阅读全文
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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12620570.html 偏差 Bias 反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度。 方差 Variance 反映的是模型每一次随数据集的变动造成的输出结果与模型输出期望之间的误差 阅读全文