01 2019 档案
摘要：完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote K近邻（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 所谓K最近邻，就是K个
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摘要：完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote Logistic回归公式推导和代码实现 1，引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一，有人称之为逻
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摘要：完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 前面学习了决策树的算法原理，这里继续对代码进行深入学习，并学习ID3的算法实践过程，如果觉得这篇文章太乏味的话，可以直接看
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摘要：完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 一：引入问题 首先看一个表格，下表是某些学生的语文，数学，物理，化学成绩统计： 首先，假设这些科目成绩不相关，也就是说某一
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摘要：先从sklearn说起吧，如果学习了sklearn的话，那么学习Keras相对来说比较容易。为什么这样说呢？ 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程： sklearn的机器学习使用流程： Keras的机器学习使用流程： 两者的区别 由上面伪代码可知Keras和
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摘要：Keras是一个深度学习库，包含高效的数字库Theano和TensorFlow。是一个高度模块化的神经网络库，支持CPU和GPU。 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用，如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型，如何使用scikit-learn和Keras一起使用交
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