机器学习算法之基础

最新推荐文章于 2022-07-18 16:17:56 发布
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博客围绕机器学习算法基础展开，但具体内容缺失。推测会涵盖机器学习算法的基本概念、常见类型等信息技术相关关键信息。

机器学习算法基础
04-25
介绍了基础的分类，聚类，推荐等基础的机器学习算法，每个算法都有相应的python实现
机器学习算法基础学习总结
07-02
机器学习算法基础学习总结
机器学习算法基础概念学习总结
lantian0802的专栏
08-01 6769
1.基础概念： (1) 10折交叉验证：英文名是10-fold cross-validation，用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。轮流将其中的9份作为训练数据，1分作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。10次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证，在求其平均值，对算法的准确性进行估计。
机器学习（算法基础）
Taiiiii的博客
03-20 427
特征工程 特征工程：(就是把文本，字典什么的 转化为 数字，也就是特征值化） 字典形式特征抽取： 对字典数据进行特征值化 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer X:字典或者包含字典的迭代器 返回值：返回sparse矩阵 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer def dictvec...
机器学习之算法基础
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pengjunlee的博客
09-11 4万+
统计学 统计学可以分为：描述统计学和推断统计学 描述统计学（descriptive statistics）：使用特定的数字或图表来体现数据的集中程度和离散程度，例如：某个班某次数学考试的平均分、最高分、各个分数段的人数分布，等等。 推断统计学（inferential statistic）：以概率论为基础，根据样本数据来推断总体的数量特征。例如：产品质量检查，一般采用抽检，根据所抽样本的质量合...
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机器学习算法概述、原理及应用.pdf
05-12
机器学习算法是实现这一目标的核心工具，它们通过训练数据自动地调整模型参数，以优化模型在未见数据上的性能。 机器学习算法大致可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等几大类。监督学习是通过已有...
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Python机器学习基础算法教程：课件+数据+代码
04-15
Python机器学习基础算法教程：课件+数据+代码 一、课件PPT 二、代码 9 -聚类算法实验分析 3-模型评估方法 8-Kmeans代码实现 14-集成算法实 验分析 7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理 6-逻辑回归实验分析 5- 逻辑回归代码...
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机器学习算法与应用.pdf
09-24
典型机器学习算法是机器学习的基础部分，包括监督学习、非监督学习、半监督学习等。监督学习是通过大量已标记的训练序列建立一种预测模型，通过不断调整，不断学习，直到模型的预测结果达到预期的准确率的过程。常见...
探索机器学习算法：从基础到应用今数字化时代，机器学习算法
05-12
标题：探索机器学习算法：从基础到应用 在当今数字化时代，机器学习算法正日益成为科学、工程和商业领域的关键工具。无论是在自然语言处理、图像识别、医疗诊断还是金融预测等领域，机器学习的应用都在不断拓展我们...
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机器学习常用算法课件大全-436页.pdf
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12-02
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算法理论基础笔记
学习笔记
07-25 1211
降维 目标 减少输入的数目 剔除噪声数据 提高已有算法的性能,减少计算开销 1. PCA 按照数据方差最大方向调整数据的主成分分析法 2. SVD 矩阵分解技术的一种,奇异值分解法 1. 主成分分析法(PCA) 旋转坐标轴 第一个坐标轴是数据最大方差所在的方向 第二个坐标轴与第一个坐标轴正交,方差次大 重复旋转坐标轴,次数为数据中特征数量 旋转次数越多,所得...
机器学习算法基础--1.
LIWEI940638093的博客
04-08 847
机器学习算法基础一.特征工程和文本特征提取1.数据集的组成2.特征工程3.数据的特征抽取3.1sklearn特征抽取API3.2字典特征抽取 一.特征工程和文本特征提取 1.数据集的组成 从历史数据中获得规律。 这些历史数据是什么格式？ 机器学习的数据大多数不存在数据库中，大多数以文件形式存储。不仅是csv一种。这里以csv数据为例。 为什么不存在数据库中,要存到文件中： 比如mysql， ...
机器学习基础算法
n1007530194的博客
07-28 351
先记下要系统学习的算法 1 决策树相关的 2 关联分析相关的算法 3 聚类算法 4 分类算法 5 神经网络 6 支持向量机
机器学习算法基础（实战）
weixin_42430904的博客
10-06 825
机器学习算法基础（实战） 监督学习 将自己这几天所学的做了一个汇总，代码在我的github上，可以参考 目录 K近邻算法(KNN) 线性回归算法(Linear Regression) 逻辑回归算法(Logistic Regression) 决策树 支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) PCA算法 一、K近邻算法(KNN) 算法原理 K-近邻算法的核心思想是未标记样本的...
机器学习算法（一）基础知识
jq656021898的博客
01-03 547
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机器学习基本算法
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机器学习 scikit-learn 数据集
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机器学习 scikit-learn 数据集 数据集划分 训练数据：用于训练，构建模型 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效 sklearn 数据集接口介绍 sklearn.model_selection.train_test_split load*和fetch* 返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式） data： 特征数据数组，是[n_samples*...
机器学习基础与知名算法详解
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