随笔分类 - 机器学习
摘要：1. 概念： https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html 1. Cover和Hart在1968年提出了最初的临近算法 2. 分类算法（classification） 3. 输入基于实例的学习（instance-based leanin
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摘要：决策树模型练习：https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/overview 1. 监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估： a. 准确率 b.速度 c. 强壮行 d.可规模性 e. 可解释性 2. 什么是决策树/判定树（decision tree）
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摘要：机器学习和深度学习视频资料汇总 python_机器学习(一)、基本概念 python_机器学习_监督学习模型_决策树 python_机器学习_最临近规则分类（K-Nearest Neighbor）KNN算法 python_机器学习_支持向量机（SVM)算法 机器学习和深度学习视频资料汇总 pytho
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摘要：机器学习&深度学习视频资料汇总 第一部分 基础语言 pandas视频教程 链接: https://pan.baidu.com/s/1pLqavVX 密码: fath python入门到精通 链接: https://pan.baidu.com/s/1mhVNIkC 密码: cvp3 第二部分 数据篇
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摘要：机器学习基础知识： （一）、什么是机器学习？ 对于某给定的任务T， 在合理的性能调度方案P的前提下， 某计算机程序可以自主学习任务T的经验E， 随着提供合适、优质、大量的经验E， 该程序任务T的性能逐步提高 这里最重要的是机器学习的对象： （1）任务Task， T， 一个或多个 （2）经验Exper
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