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算法与应用
机器学习(十一) 支持向量机 SVM(下)
支持向量机通过某非线性变换 φ( x) ,将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量 […]
机器学习(十一) 支持向量机 SVM(上)
一、什么是支撑向量机SVM (Support Vector Machine) SVM(Support Vect […]
机器学习(九) 逻辑回归 (上)
一、什么是逻辑回归 逻辑回归 Logistic Regression 逻辑回归:解决分类问题 回归问题怎 […]
机器学习(五) 线性回归法 (下)
六、最好的衡量线性回归法的指标: R Squared def r2_score(y_true, y_pre […]
机器学习(五) 线性回归法 (上)
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机器学习(四) 机器学习(四) 分类算法–K近邻算法 KNN (下)
六、网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七、数据归一化 Feature Scaling 解决方案:将所有的 […]
机器学习(四) 分类算法–K近邻算法 KNN
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机器学习(三) Jupyter Notebook, numpy和matplotlib的详细使用 (下)
七、Numpy中的矩阵运算 八、Numpy中的聚合运算 九、Numpy中的arg运 […]
机器学习(二) 机器学习基础
一、机器学习世界的数据 机器学习基础概念 关于数据 二、机器学习的主要任务 监督学习: 机器学习的基本任务 […]
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