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本系列为李航《统计学习方法》学习笔记整理，以下为目录： （一）统计学习方法概论 （二）感知机 （三）k近邻 （四）朴素贝叶斯 （五）决策树 （六）逻辑斯蒂回归与最大熵模型 （七）支持向量机 （八）提升方法 （九）EM算法及其推广 （十）隐马尔科夫模型 （十一）条件随机场 第一章 统计学习方法概论 统 阅读全文
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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 本章总结十大算法，并附带经典算法 阅读全文
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导言 随着深度学习和计算机视觉的快读发展，相关技术已经在诸多领域广泛应用。目标检测（Object Detection）作为图像理解中的重要一环，其任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的位置和大小，是机器视觉领域的核心问题之一。 1 什么是目标检测 目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的 阅读全文
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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 一、简介 1 概述 支持向量机（ 阅读全文
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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 本章为朴素贝叶斯，内容包括模型介 阅读全文
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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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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 本章为决策树算法，内容包括基本模 阅读全文
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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
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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 本章为线性回归，内容包括模型介绍 阅读全文