摘要: 前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 本章为逻辑斯蒂回归,内容包括模型 阅读全文
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posted @ 2019-03-10 17:55 eo_will 阅读(29085) 评论(2) 推荐(2) 编辑
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posted @ 2019-03-10 17:55 eo_will 阅读(6532) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 本章为k近邻算法,内容包括模型介 阅读全文
posted @ 2019-03-10 17:54 eo_will 阅读(7666) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2019-03-10 17:54 eo_will 阅读(65497) 评论(2) 推荐(9) 编辑
摘要: 前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 本章主要介绍无监督学习中的k-m 阅读全文
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