
机器学习
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机器学习算法:决策树、聚类算法和回归理解
在这篇文章中我将介绍三大类的机器学习算法,针对大范围的数据科学问题,相信你都能满怀自信去解决。在接下来的文章中,我们将讨论决策树、聚类算法和回归,指出它们之间的差异,并找出如何为你的案例选择最合适的模型。有监督的学习 vs. 无监督的学习理解机器学习的基础,就是要学会对有监督的学习和无监督的学习进行分类,因为机器学习中的任何一个问题,都属于这两大类的范畴。在转载 2017-12-01 14:22:21 · 8926 阅读 · 0 评论 -
机器学习的基础概念
1、数据处理阶段数据清洗数据转换数据降维 2、特征工程特征选择特征提取模型选择与评估 3、监督算法广义线性模型最小二乘法LDASGDK近邻高斯过程决策树(ID3,C4.5,C5.0,CART)朴素贝叶斯支持向量机集成学习(Bagging,RF,AdaBoost,Gradient Tree Boosting,Voting原创 2017-12-20 15:08:49 · 304 阅读 · 0 评论