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机器学习9种回归算法及实例总结，建议学习收藏(代码片段)
我相信很多人跟我一样，学习机器学习和数据科学的第一个算法是线性回归，它简单易懂。由于其功能有限，它不太可能成为工作中的最佳选择。大多数情况下，线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新... 查看详情
机器学习九大算法---回归(代码片段)
机器学习九大算法---回归 转自：http://blog.csdn.net/xiaohai1232/article/details/59551240回归分析即，量化因变量受自变量影响的大小，建立线性回归方程或者非线性回归方程，从而达对因变量的预测，或者对因变量的解释作用。回归分... 查看详情
机器学习k-近邻算法(代码片段)
目录1K-近邻算法简介2K-近邻算法(KNN)2.1定义2.2距离公式3电影类型分析3.1问题3.2K-近邻算法数据的特征工程处理4K-近邻算法API5案例：预测签到位置5.1分析5.2代码5.3结果分析6K-近邻总结1K-近邻算法简介目标说明K-近邻算法的距离... 查看详情
机器学习实战基础（二十八）：决策树概述(代码片段)
概述决策树是如何工作的 决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适... 查看详情
机器学习知识总结——16.如何实现一个简单的svm算法(代码片段)
文章目录创建具有特征的二维数据实现SVM算法线性核函数梯度下降和损失函数训练实验效果总结在前面的章节里，已经简要的介绍了SVM算法的工作原理，现在在这篇文章里，我们来看看SVM算法的一些简单实现。创建具... 查看详情
spark学习10_1sparkmllib入门与相关资料索引(代码片段)
...eans聚类算法SVM算法其他算法实例的文件目录位置资料Spark机器学习库（MLlib）中文指南关于spark机器学习的知乎专栏Spark入门实战系列--8.SparkMLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介基本Kmeans算法介绍及其实现sparkMLlib概念1：相关系数... 查看详情
机器学习算法神经网络和深度学习-4重要的bp网络使用总结，了解bp神经网络的魅力
..._CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】BP神经网络需要注意的地方。今天我们主要和大家说一 查看详情
机器学习基础教程笔记---机器学习概述(代码片段)
目录机器学习概述1.1人工智能概述1.1.1机器学习与人工智能、深度学习1.1.2机器学习、深度学习能做些什么1.1.3人工智能阶段课程安排1.2什么是机器学习1.2.1定义1.2.2解释1.2.3数据集构成1.3机器学习算法分类学习目标分析1.2中的例子... 查看详情
五分钟了解机器学习十大算法(代码片段)
...志于成为数据科学家或对此感兴趣的读者们介绍最流行的机器学习算法。机器学习是该行业的一个创新且重要的领域。我们为机器学习程序选择的算法类型，取决于我们想要实现的目标。现在，机器学习有很多算法。因... 查看详情
机器学习实践：了解数据核心的通用方法！(代码片段)
...东师范大学，Datawhale成员我们常说数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。机器学习中的数据繁多复杂，我们很容易迷失在无尽的具体数据中， 查看详情
机器学习算法(knn)(代码片段)
KNN简介KNN(k-NearestNeighbor)算法的思想总结一下：就是在数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个... 查看详情
学习笔记|机器学习决策树
文章目录一、算法原理二、基础知识1.自信息、信息熵与条件熵2.信息增益和增益率3.Gini值和Gini指数三、过拟合与剪枝四、连续值和缺失值处理1.连续值处理2.缺失值处理五、总结通过这篇博客，您将收获如下知识：熟悉决策树相... 查看详情
学习笔记|机器学习决策树
文章目录一、算法原理二、基础知识1.自信息、信息熵与条件熵2.信息增益和增益率3.Gini值和Gini指数三、过拟合与剪枝四、连续值和缺失值处理1.连续值处理2.缺失值处理五、总结通过这篇博客，您将收获如下知识：熟悉决策树相... 查看详情
机器学习/人工智能的笔试面试题目——svm算法相关问题总结
目录1.简单讲解SVM模型原理？2.SVM为什么会对缺失值敏感？实际应用时候你是如何处理？ 查看详情
机器学习一般线性回归(代码片段)
...归"模型。 0.概述线性回归应该是我们听过次数最多的机器学习算法了。在一般的统计学教科书中，最后都会提到这种方法。因此该算法也算是架起了数理统计与机器学习之间的桥梁。线性回归虽然常见，但是却并不简单。该... 查看详情
机器学习之深度学习入门(代码片段)
...习资料，学习建议本文用浅显易懂的语言精准概括了机器学习的相关知识，内容全面，总结到位，剖析了机器学习的what，who，when,where,how，以及why等相关问题。从机器学习的概念，到机器学习的发... 查看详情
机器学习算法：分类评估方法(代码片段)
学习目标了解什么是混淆矩阵知道分类评估中的精确率和召回率知道roc曲线和auc指标1.分类评估方法1.1精确率与召回率1.1.1混淆矩阵在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，... 查看详情
机器学习实践：了解数据核心的通用方法！(代码片段)
...东师范大学，Datawhale成员我们常说数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。机器学习中的数据繁多复杂，我们很容易迷失在无尽的具体数据中，迅速抓住数据集的核心与重点。因此... 查看详情