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2019年5月20日
# 机器学习算法总结-第六天(Adaboost算法)
摘要： SKlearn中的Adaboost使用 主要调的参数：第一部分是对我们的Adaboost的框架进行调参， 第二部分是对我们选择的弱分类器进行调参。 使用 Adaboost 进行手写数字识别 导入库，载入数据 看下图像： 使用深度为 1 的决策树分类器,准确率是0.2641850696745583 通 阅读全文
posted @ 2019-05-20 17:28 Afant1 阅读(281) 评论(0) 推荐(0)
# 机器学习算法总结-第五天(降维算法PCA/SVD)
摘要： ![Alt text](https://img2018.cnblogs.com/blog/1298490/201905/1298490-20190520093811079-291730821.jpg) ![Alt text](https://img2018.cnblogs.com/blog/1298490/201905/1298490-20190520093808937-398365394.jpg... 阅读全文
posted @ 2019-05-20 09:39 Afant1 阅读(160) 评论(0) 推荐(0)