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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 深度学习 图像识别 一、人脸定位 相信你们外出游玩的时候，都不会带上你的牛逼plus诺基亚手机出门，而是带上你的智能手机给自己美美的拍上一张。当你用手 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html Bagging算法和随机森林 集成学习主要分成两个流派，其中一个是Boosting算法，另一个则是本文要讲的Bagging算法，Bagging算法 算 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 极大似然估计 一、最大似然原理 二、极大似然估计 极大似然估计是建立在最大似然原理的基础上的一个统计方法。极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 决策树CART算法 决策树C4.5算法虽然对决策树ID3算法做了很大的改良，但是缺点也是很明显的，无法处理回归问题、使用较为复杂的熵来作为特征选择的标 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、导入数据 三、构造决策边界 四、训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html scikit learn库之AdaBoost算法 当我们对Adaboost调参时，主要要对两部分内容调参，第一部分是对Adaboost的框架进行调参， 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 梯度提升算法代码(鸢尾花分类)+交叉验证调参 一、导入模块 二、导入数据 三、构造决策边界 四、训练模型 4.1 可视化 五、交叉验证训练模型 5.1 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 多元线性回归(波士顿房价预测) 一、导入模块 二、获取数据 三、训练模型 四、可视化 五、均方误差测试 训练集的均方误差是19.4，而测试集的均方误差 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 机器学习算法原理 一、1.1 感知机算法 每逢下午有体育课，总会有男孩和女孩在学校的操场上玩耍。 假设由于传统思想的影响，男孩总会和男孩一起打打篮球， 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html scikit learn库之k\ 邻算法 由于k\ 邻可以做回归又可以做分类，所以最普通的k\ 邻算法在scikit learn库中有两种实现，即KN 阅读全文
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