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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 提升树 提升树(boosting tree)是以分类树或回归树作为弱学习器的强学习器。 提升树模型用的是加法模型，算法用的是前向分步算法，弱学习器是决 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 线性支持向量机(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、获取数据 三、构建决策边界 四、线性可分支持向量机 4.1 训练模型 4.2 可视化 五、线性支持向量 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 线性支持向量机 在线性可分支持向量机中说到线性可分支持向量机有一个缺点是无法对异常点做处理，也正是因为这些异常点导致数据变得线性不可分或者会因为它的正 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html Logistic回归(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、获取数据 三、构建决策边界 四、训练模型 4.1 C参数与权重系数的关系 上图显示了10个不同的 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 非线性支持向量机 支持向量机分为三种，线性可分支持向量机和线性支持向量机都是对线性可分的数据做处理，线性支持向量机也仅仅是对异常值做处理，并不是真正的 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html scikit learn库之梯度提升树 本文主要介绍梯度提升树的两个模型 和`GradientBoostingRegressor GradientBo 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 最小二乘法 最小二乘法，可以理解为最小平方和，即误差的最小平方和，在线性回归中，$误差=真实值 预测值$。最小二乘法的核心思想就是——通过最小化误差的 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 线性回归 线性回归是比较经典的线性模型，属于监督学习中预测值为连续值的回归问题。 线性回归针对的是一个或多个特征与连续目标变量之间的关系建模，即线性回 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html scikit learn库之随机森林 本文主要介绍随机森林的两个模型 和`RandomForestRegressor RandomForestClas 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 感知机对偶形式(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、获取数据 三、训练模型 python def train(num_iter, train_data, 阅读全文
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