目录 学习目标： 学习内容： Ⅰ. 线性回归（Linear Regression） Ⅱ. 逻辑回归（Logistic Regression） Ⅲ. 决策树（Decision Tree） Ⅳ. 随机森林（Random Forest） Ⅴ. 支持向量机（Support Vector Machine） Ⅵ. 朴素贝叶斯（Naive Bayes） Ⅶ . K最近邻（K-Nearest Neighbors） Ⅷ. 神经网络（Neural Networks） 学习目标： 一周掌握 python机器学习算法 入门知识 学习内容： 线性回归 逻辑回归 决策树 随机森林
超级会员免费看
这篇博客详细介绍了Python中的几种监督学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K最近邻和神经网络。通过实例展示了如何使用scikit-learn库进行模型训练和预测，帮助读者快速掌握机器学习入门知识。
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
