10 种机器学习算法的要点（附 Python 和 R 代码）

最新推荐文章于 2023-05-06 11:34:16 发布
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博客介绍了10种机器学习算法的要点，还附上了Python和R代码，为机器学习领域的学习和实践提供了有价值的参考，有助于相关人员更好地掌握这些算法。
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10 种机器学习算法的要点（附 Python 和 R 代码）.doc
05-28
10 种机器学习算法的要点（附 Python 和 R 代码）.doc
10种机器学习算法要点
01-17
本文将重点介绍10种常见的机器学习算法，并提供其核心思想与应用方法。 1. 监督式学习 监督式学习算法的核心在于通过一组已知的输入输出数据对模型进行训练。训练完成后，模型能够对新的输入数据做出预测。监督式...
机器学习算法一览（附python和R代码）
YG_Zhou
04-11 1474
一般说来，机器学习有三种算法： 1. 监督式学习 监督式学习算法包括一个目标变量（因变量）和用来预测目标变量的预测变量（自变量）。通过这些变量我们可以搭建一个模型，从而对于一个已知的预测变量值，我们可以得到对应的目标变量值。重复训练这个模型，直到它能在训练数据集上达到预定的准确度。  属于监督式学习的算法有：回归模型，决策树，随机森林，K邻近算法，逻辑回归等。
常见机器学习算法
hongxue8888的博客
05-09 602
广义来说，有三种机器学习算法 1、 监督式学习 工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。 2、非监督式学习 工作机制：在这个算法
常用的机器学习算法（使用 Python 和 R 代码）
chengchen2018的博客
04-01 3060
以下集合包括了最常用的10种机器学习算法在Python和R中的代码对比： ① 线性回归算法（Linear Regression） ② 逻辑回归算法（Logistic Regression） ③ 决策树算法（Decision Tree） ④ 支持向量机算法（SVM） ⑤ 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes） ⑥ K邻近算法（k- Nearest Neighbors,kNN） ⑦ K均值算法（k-Means） ⑧ 随机森林算法（Random Forest） ⑨ 主成分分析算法（PCA）
使用纯 Python 编写机器学习算法的实现指南与示例
最新发布
08-17
本指南与示例集致力于向读者展示如何仅使用Python这一流行编程语言来编写机器学习算法。Python以其简洁、易读、可扩展性强而成为数据科学领域的首选语言。它拥有大量的库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib、...
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python机器学习决策树算法-相关代码
11-23
以上就是关于"python机器学习决策树算法-相关代码"的详细解析，涵盖了决策树的基本概念、算法原理、Python实现以及数据处理和模型评估的要点。通过学习和实践这些内容，你可以提升自己在机器学习领域的技能。
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Python3从0入门机器学习算法实战(人工智能必修课)
06-29
本门课程以生活案例驱动知识讲解，手把手实战带你掌握AI工具，兼顾不同基础的学员，为你学习机器学习扫除障。 赵老师在对比国内外各类人工智能课程后，结合不同行业技术落地应用经验，从内容安排、知识点讲解、案例...
R语言机器学习 MLR包（以及一个简单的案例实现）
huierrr的博客
02-07 4227
R语言机器学习——mlr包 最近在尝试用Rstudio写Ensemble Learning的代码，尝试了mlr（2019年后更新的部分在mlr3中，mlr不再更新）和caret两个包，做点笔记。 mlr的功能更集中于机器学习接口（也可以训练自定义的ML模型），而且相比caret，mlr的使用看起来更接近Python的sklearn, 对Pythoners比较友好。 文章目录R语言机器学习——mlr包0 MLR包基础1 TaskTask() / make< Task Name >():Constr
基于R语言的机器学习学习笔记（多元线性回归, 随机森林，XGBoost）
小琳子要开心呀
05-06 3065
R语言importance {randomForest}关于变量重要性度量（the variable importance measures）的定义。以下是变量重要性测量的定义。第一个衡量标准是。
10种机器学习算法（附Python代码）
Transfer
01-15 2万+
sklearn python API LinearRegression from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归 # module = LinearRegression() module.fit(x, y) module.score(x, y) module.predict(test) Lo
谷歌CEO施密特：年轻人应学习设计网游
w727714455的专栏
09-24 488
谷歌CEO施密特：年轻人应学习设计网游   据国外媒体报道，谷歌CEO埃里克·施密特(Eric Schmidt)周三表示，匹兹堡拥有“全美国最有效的科技委员会”，而源于卡耐基家族和梅隆家族创造新产业的能力将帮助该地区在21世纪更好的发展。   施密特应邀参加了匹兹堡科技委员会举办的Pre-G-20论坛。该委员会总裁奥德利·鲁索(Audrey Russo)与施密特进行了问答式的对话，涉及
sklearn库之各分类算法简单应用
Yeoman92的博客
07-11 4283
KNNfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np def KNN(X,y,XX)：#X,y 分别为训练数据集的数据和标签，XX为测试数据 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)#默认为5 model.fit(X,y) predicte
机器学习的13种算法和4种学习方法，推荐给大家
多智时代的博客
09-18 4万+
机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的分类。 一、4大主要学习方式 1.监督式学习 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“...
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在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试，下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可from sklearn.externals import joblib模型保存>>> os.chdir("workspace/model_save") >>> from sklea
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Garvin的专栏
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背景 其实在过往我们生活的世界里，当人们需要获取信息的时候，更多地强调的是信息的检索和遍历，意味着去已经存在的物品中找到自己合适的。在我看来这是一种很低级的生活形态，比如我的意识中有一个某种图案的杯子，想要它，只能打开淘宝根据标签去找已经设计好的款式有没有相近的，而不能直接根据我的想法自动生成一个我需要的杯子。 又比如，我想要一张猫正在喝水的照片，只能去搜索引擎里去根据关键词搜索已经存在的...
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Vapor_的博客
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依赖的python库 os time sklearn numpy 简易demo from sklearn import datasets from classify import ClassfyMethods from sklearn.model_selection import train_test_split if __name__ == '__main__': ...
掌握机器学习：Python、Matlab和R代码实例解析
Matlab的代码示例将有助于用户利用其直观的编程环境和丰富的数学函数库来快速验证和实施机器学习算法。 R语言在统计分析和图形表示上有着强大的功能，这也使得它在数据挖掘和机器学习领域中占有一席之地。R语言的...
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