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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 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 细分构建机器学习应用程序的流程 数据预处理 sklearn数据预处理官方文档地址：https://scikit learn.org/stable/mo 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 特征预处理 之前说到构建机器学习系统的步骤中的第二步说到需要进行数据预处理，但是并没有说如何对数据进行预处理，这一章将会展开来说说将来建模时会碰到的各 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 范数 一、Lp范数 $p$是一个变量，度量的是一组范数 $$ ||x||_p = \sqrt[p]{\sum_{i=1}^nx_i^p},\quad 阅读全文
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课程习得 通过对这门课程的学习，你将习得以下技能： 1. 你可以快速入门应用机器学习，为公司、企业直接创造价值 2. 你可以掌握机器学习理论基础 3. 你可以学到感知机算法 4. 你可以学到线性回归算法 5. 你可以学到逻辑回归 6. 你可以学到朴素贝叶斯法 7. 你可以学到k近邻算法、决策树、支持 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库之主成分分析 PCA在scikit leran库中的 包下，PCA即最普通的PCA，PCA也有很多变种，我们主要会讲解PCA 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 坐标轴下降法 坐标轴下降法顾名思义，沿着坐标轴下降。坐标轴下降法和梯度下降法使用的都是迭代法，即使用启发式的方式一步一步迭代求解函数的最小值。 可以想 阅读全文
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