發(fā)簡(jiǎn)信
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法系列（五）-- 支持向量機(jī)（SVM）機(jī)器學(xué)習(xí)算法系列之--支持向量機(jī)（揭開(kāi)SVM的神秘面紗） 支持向量機(jī)（Support Vector Machine ：SVM）：二分類算法模型，...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法系列（四）-- 決策樹(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法之--決策樹(shù) 最經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)模型之一，成樹(shù)型結(jié)構(gòu)，決策樹(shù)的目的是為了產(chǎn)生一顆泛化能力強(qiáng)，處理未見(jiàn)實(shí)例能力強(qiáng)的樹(shù)，通過(guò)特征判斷不斷分...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法系列（三）-- 邏輯回歸（對(duì)數(shù)幾率回歸）機(jī)器學(xué)習(xí)算法之--對(duì)數(shù)幾率回歸（邏輯斯蒂回歸）算法 上個(gè)算法（算法系列二）介紹了如何使用線性模型進(jìn)行回歸學(xué)習(xí)，但若要做的是分類任務(wù)，則需要找一個(gè)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法系列（二）-- 線性回歸算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法之–線性回歸算法 回歸是 監(jiān)督學(xué)習(xí) 的另一個(gè)重要問(wèn)題回歸用于預(yù)測(cè)輸入變量(自變量)和輸出變量(因變量)之間的關(guān)系，特別是當(dāng)輸入變量的...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法系列（一）-- K近鄰法（KNN）
機(jī)器學(xué)習(xí)算法之--K近鄰法 一、算法原理 1.1 核心思想 給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)于新輸入的實(shí)例，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中找到與該實(shí)例最近的k個(gè)實(shí)例，這k...
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Python爬蟲(chóng)以及數(shù)據(jù)可視化分析：Bilibili番劇排行數(shù)據(jù)爬取分析簡(jiǎn)單幾步，通過(guò)Python對(duì)B站番劇排行數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取，并進(jìn)行可視化分析源碼文件可以參考Github上傳的項(xiàng)目：https://github.co...
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一枚不想卷的計(jì)算機(jī)碩士，分享學(xué)習(xí)筆記
csdn主頁(yè)：https://blog.csdn.net/Jacompol?spm=1010.2135.3001.5343
GitHub主頁(yè)：https://github.com/Lemon-Sheep
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