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    線性回歸

    線性回歸: 參數(shù):[n,1]X:[n,m]y:[m,1]m為樣本數(shù) 誤差ε獨(dú)立同分布,服從均值為0,方差為某定值σ^2的高斯分布。隨機(jī)現(xiàn)象可以看...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)篇(Logistic回歸)

    Logistic回歸 優(yōu)點(diǎn): 計(jì)算代價(jià)不高,易于實(shí)現(xiàn)和理解 缺點(diǎn): 容易欠擬合,分類精度可能不高 適用數(shù)據(jù)類型: 數(shù)值型和標(biāo)稱型數(shù)據(jù) 二分類問題...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)篇(樸素貝葉斯)

    樸素貝葉斯 優(yōu)點(diǎn) 在數(shù)據(jù)較少的情況下仍然有效,可以處理多類別問題。 缺點(diǎn) 對于輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備方式較為敏感 適用數(shù)據(jù)類型 標(biāo)稱型數(shù)據(jù) 貝葉斯決策理...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)篇(決策樹)

    決策樹算法 優(yōu)點(diǎn) 計(jì)算復(fù)雜度不高,輸出結(jié)果易于理解,對中間值得缺失不敏感,可以處理不相關(guān)特征數(shù)據(jù)。 缺點(diǎn) 可能會(huì)產(chǎn)生過度匹配問題 適用數(shù)據(jù)類型 ...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)篇 (k近鄰算法)

    機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)篇 (k近鄰算法) k近鄰算法:通過測量不同特征值之間的距離進(jìn)行分類 優(yōu)點(diǎn):精度高,對異常值不敏感,無數(shù)據(jù)輸入假定。 缺點(diǎn):計(jì)算復(fù)雜...

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一個(gè)普通的大學(xué)生。
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