机器学习支持向量机决策树深度学习自然语言处理

机器学习练习题，含线性回归、决策树、深度学习等

练习题涵盖了机器学习中的基本概念和技术，包括线性回归、决策树、K近邻算法、支持向量机和深度学习。这些问题旨在帮助读者理解和掌握这些技术的原理和实现。通过这些练习，读者可以学会如何使用机器学习模型来解决...

【机器学习与深度学习理论要点】17. 决策树分类，支持向量机

决策树分类和决策树回归思想基本相同，不同的是，决策树分类器输出为离散值。通过决策树进行分支处理，最后落到叶子节点上，使用投票的方式来决定预测结果属于哪个类别。支持向量机 1）什么是支持向量机？支持向量...

深度学习-机器学习（5.1支持向量机）

1.支持向量机(Support Vector Machine)（英文简写SVM）属于监督学习（Supervised Learning）:分类（Classifcation）2.机器学习的一般框架：训练集-&gt;提取特征向量-&gt;结合一定的算法（分类器：比如决策...

图解机器学习算法(12) | 支持向量机模型详解（机器学习通关指南·完结）

标签：机器学习支持向量机人工智能

SVM是机器学习领域非常知名的模型。本文讲解SVM的最大间隔分类器、模型原理、核函数与核技巧等重要知识点，并附上线性核函数、多项式核函数和高斯核函数的Python代码实践。

垃圾邮件分类任务中多种机器学习（贝叶斯、支持向量机和随机森林）和深度学习（GloVe和LSTM）方法的应用和...

标签：机器学习深度学习 svm

文本分类其任务是将自然语言文本根据其内容分为预先定义的两类或者多类。文本分类的应用领域极为广泛，垃圾邮件分类就是其中一个很重要的应用。通常我们将“广告促销”等营销邮件判定成垃圾邮件。例如\垃圾邮件分类...

[Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法五万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类对比实验）

标签： python从零到壹机器学习分类

分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，...

机器学习与深度学习——通过决策树算法分类鸢尾花数据集iris求出错误率画出决策树并进行可视化

标签：机器学习决策树算法

决策树是一种常用的机器学习算法，它可以对数据集进行分类或回归分析。决策树的结构类似于一棵树，由节点和边组成。每个节点代表一个特征或属性，每个边代表一个判断或决策。从根节点开始，根据特征的不同取值，不断...

基于机器学习与深度学习方法的情感分析算法实现与对比，包括决策树，贝叶斯，KNN, SVM ,MLP, CNN, LSTM实现

标签：机器学习深度学习算法决策树支持向量机

对于传统机器学习算法，要求输入的是N维向量，采用句子向量求和平均对于CNN，RNN深度学习算法，要求输入的是N*M维向量，分别对应查找并生成向量 <项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是...

自然语言处理文本分类实验

标签：机器学习深度学习文本分类自然语言处理

Python文本分类总结:贝叶斯,逻辑回归,决策树,随机森林,SVM,词向量,TFIDF,神经网络,CNN,LSTM,GRU,双向RNN,LDA：含文本10分类语料、机器学习算法、深度学习算法、专家系统，文本分类结果及结论

浙江大学机器学习（胡浩基）课程学习笔记一：概述与支持向量机

标签：机器学习支持向量机学习

机器学习一个计算机程序被称为可以学习，是指它能够针对某个任务T和某个性能指标P，从经验E中学习。这种学习的特点是，它在T上的被P所衡量的性能，会随着经验E的增加而提高。（较之定义一更数学化）任何一个预测函数...

机器学习及深度学习方向的学习路线

标签：机器学习微积分 python 人工智能深度学习

监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。无监督学习：聚类、降维、关联规则挖掘等。评估指标：准确率、精确率、召回率、F1值等。模型选择与调优：交叉验证、网格搜索等。深度学习：神经网络基础...

SVM 支持向量机算法（Support Vector Machine ）【Python机器学习系列（十四）】

标签：机器学习支持向量机 python

SVM 支持向量机算法（Support Vector Machine ）【Python机器学习系列（十四）】 1.SVM简介2. SVM 逻辑推导2.1 Part1 化简限制条件2.2 Part2 SVM拉格朗日乘子法求解2.3 Part3 求解超平面3.核函数4. 软间隔支持向量机...

人工智能基础：机器学习常见的算法介绍

标签：机器学习算法人工智能

监督学习是机器学习当中非常常见的一种机器学习类型，就是在已知输入输出的情况下训练出一个模型，并且将输入映射输出。特点：给出了学习目标（比如实际值、标注等等）。监督学习根据目标结果是离散还是连续，又...

基于上下文特征,使用机器学习以及深度学习的方法对复杂长句进行切分.zip

标签：机器学习深度学习长句分割 python

此时采用KNN、决策树、支持向量机、神经网络等分类模型会耗费大量的机器内存和运算时间。所以，本实验选择了朴素贝叶斯模型和逻辑回归模型对候选切分点进行分类。再使用深度学习在自然语言处理领域的新兴模型BERT...

机器学习 | 机器学习、自然语言处理、深度学习的联系

终于有人把自然语言处理、机器学习、深度学习和AI讲明白了机器学习：一种实现人工智能的方法机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机...

机器学习&深度学习系统实战！

标签：机器学习深度学习人工智能

具体课程内容涉及回归算法原理推导、决策树与随机森林、实战样本不均衡数据解决方案、支持向量机、Xgboost集成算法、神经网络基础、神经网络整体架构、卷积神经网络、深度学习框架--Tensorflow实战、案例实战--...

NLP自然语言处理-机器学习和自然语言处理介绍（一）

标签：自然语言处理

NLP爱好者

机器学习三：决策树

标签：机器学习决策树

机器学习三：决策树1. 介绍2. 参数2.1. min_samples_split2.2. 不纯度和熵2.2.1 信息增益2.1.1.1 信息增益计算3. Bias-Variance Dilemma4. 总结5. SK Learn 1. 介绍决策树是机器学习中最早也是最常使用的算法之一，...

【机器学习实战】3、决策树

标签：决策树人工智能

(声明：本文内容来自机器学习实战和统计学习方法，是两者的整合，并非来自单个书籍）决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的...

机器学习之线性回归、逻辑回归、 SVM支持向量机、随机森林

标签：机器学习决策树人工智能

机器学习之线性回归、逻辑回归、 SVM支持向量机、随机森林

机器学习模型（线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林、SVM&向量机）

标签：线性回归逻辑回归决策树和随机深林

机器学习与深度学习明天决策树与随机森林无监督学习关联规则机器学习模型股价预测方法：自回归 loss SGD 线性回归（模型是什么样？损失函数是什么？）、逻辑回归高斯分布，最大似然估计MIE，最小二乘法逻辑...

白话机器学习算法理论+实战之支持向量机（SVM）

标签：机器学习算法 SVM 支持向量机

监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则, PageRank等为了详细的理解这些，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机器学习...

决策树、随机森林、多层感知机、支持向量机在多分问题中的对比

标签：深度学习机器学习算法

本篇文章使用决策树 (Decision Tree)、随机森林 (Random Forest)、多层感知机 (Multiple Perceptron)、支持向量机 (Support Vector Machine) 四种算法来进行三分类问题。依赖于python sklearn 代码库。决策树 ...

《机器学习》周志华第6章支持向量机。笔记+习题

标签：算法机器学习深度学习

《机器学习实战》参考 link. 理解要做什么** Maximal margin classifer Support Vector Classifier 二者局限 6.1 间隔与支持向量 6.2对偶问题 6.3核函数 6.4软间隔与正则化 6.5支持向量回归 6.6核方法 .....

机器学习实验二决策树

标签：决策树机器学习算法

2.决策树需要监管学习，监管学习就是给出一堆样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果，也就是分类结果已知，那么通过学习这些样本得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出正确的分类。 3.决策树有两大优点...

机器学习知识点全面总结

标签：机器学习深度学习 python

机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

标签：机器学习决策树算法

一棵完整的决策树是由结点()和有向边()组成的。结点包括内部()结点和叶()结点：其中内部结点对输入数据的某个特征维度进行条件判断，叶结点作为决策树的某一路输出。有向边用于把输入数据划分到不同的分支(Gxn1∑N...

PyTorch深度学习实战 | 自然语言处理与强化学习

标签： pytorch 深度学习

PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。...本文主要介绍深度学习领域中自然语言处理与强化学习部分。

机器学习中SVM、决策树、逻辑回归、K近邻算法python代码实现

标签： python 决策树机器学习

机器学习中SVM、决策树、逻辑回归、K近邻算法python代码实现上篇文章咱已经叙述了如何从excel表中读取保存的数据特征及类别标签，这篇文章主要介绍机器学习中常用到的算法python代码实现方式，主要包括SVM、决策树...

常用的机器学习与深度学习算法简介

标签：机器学习人工智能深度学习

常用的机器学习与深度学习算法简介1、机器学习1.1 决策树与随机森林1.2 支持向量机(SVM)1.3 k-最近邻算法1.4 朴素贝叶斯分类器2、深度学习2.1 人工神经网络2.2 深度神经网络2.3 卷积神经网络2.4 循环神经网络2.5 自...