發(fā)簡信
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K-means聚類 學(xué)習(xí)K-means原理 使用sklearn代碼實現(xiàn) 生成數(shù)據(jù) 最小簇聚類
決策樹模型 學(xué)習(xí)決策樹分類 學(xué)習(xí)決策樹回歸 實習(xí)代碼 決策樹分類 決策樹回歸
邏輯回歸 學(xué)習(xí)邏輯回歸原理 實現(xiàn)代碼 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
梯度下降的實現(xiàn)
目標 簡單線性回歸 多元線性回歸 1. 最值歸一化 2. 多元線性回歸
目標 簡單的數(shù)據(jù)處理和特征工程 最值歸一化 均值方差歸一化 數(shù)值型特征特征分箱（數(shù)據(jù)離散化） 二值化 1. 最值歸一化 2. 使用sklearn...
目標 使用sk-learn實現(xiàn)kNN算法 對數(shù)據(jù)分割訓(xùn)練集和測試集 訓(xùn)練并驗證，評價準確率 使用網(wǎng)格搜索優(yōu)化超參數(shù) 實現(xiàn)代碼
簡介 kNN算法也叫K-近鄰算法，是一種用于分類和回歸的無分母統(tǒng)計方法。在k-NN分類中，輸出是一個分類族群。一個對象的分類是由其鄰居的“多數(shù)表...