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2017年5月27日
第二周<线性回归>
摘要: 可行性分析 略 sklearn.linear_model.linear_regression() 一些参数 + fit_intercept 布尔型参数,表示是否计算该模型的截距 + normalize 布尔型参数,若为TRUE,则X在回归前进行归一化,默认False 可以查看系数 linear.co
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posted @ 2017-05-27 12:34 sfzyk
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第二周<导学/分类>
摘要: 分类学习 分类算法各有不同 knn naivebyes regression dnn sklearn.linear_modlel 线性函数 sklearn.preprocessing 非线性函数 分类 基本分类模型 knn sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier
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posted @ 2017-05-27 12:02 sfzyk
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