”001_机器学习“ 的搜索结果

     我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习...

     机器学习的相关代码汇总 机器学习相关代码汇总 XGBoost 这个在sklearn当中有一个，但是有另一个功能更加强大的，只要 pip3 install xgboost 即可安装，不过这个安装过程真是一波三折的。 然后，我们需要知道xgboost...

     弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间，已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底温...传统的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。这篇文章将对

     文章目录1.缺失值2.异常值3.数据集成4.实体识别5.冗余属性识别6....数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。 1.缺失值 ...

     监督学习 1.决策树（Decision Trees） 2.朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 3.最小二乘法（Ordinary Least Squares Regression） 4.逻辑回归(Logistic Regression) 5.支持向量机（Support Vector ...

     本文对机器学习的常用算法进行常识性的认识，介绍这些算法是什么以及如何应用（主要是针对分类问题）以及对单个算法的理解的简介。本文要介绍的十大算法如下：①决策树；②随机森林；③逻辑回归；④SVM（support ...

     Python机器学习基础教程1. 引言1.1 机器学习能够解决的问题1.3 scikit-learn1.4 必要的库和工具1.4.3 Scipy1.4.4 matplotlib1.4.6 mglearn1.7 第一个应用：鸢尾花分类1.7.1 初识数据1.7.2 衡量模型是否成功：训练...

     机器学习答案 选择题自行尝试答案 这里粘贴部分答案 线性回归 第2关 线性回归的正规方程解 #encoding=utf8 import numpy as np def mse_score(y_predict,y_test): ''' input:y_predict(ndarray):预测值 y_...

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