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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 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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[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 前向分步算法 一、前向分步算法引入 假设Nick的年龄是25岁。 1. 第1棵决策树 把Nick的年龄设置成初始值0岁去学习，如果第1棵决策树预测Ni 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 多项式回归(波士顿房价预测) 一、导入模块 二、获取数据 在《代码 普通线性回归》的时候说到特征LSTAT和标记MEDV有最高的相关性，但是它们之间并 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 拉格朗日对偶性 在约束最优化问题中，拉格朗日对偶性(Lagrange duality)可以将原始问题转换为对偶问题，然后通过求解对偶问题的解得到原始问 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 决策树C4.5算法 为了解决决策树ID3算法的不足，ID3算法的作者昆兰基于它的不足改进了决策树ID3算法。但是可能会有人有疑问，既然上一个决策树算法 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 牛顿法和拟牛顿法 牛顿法(Newton method)和拟牛顿法(quasi Newton method)和梯度下降法一样也是求解最优化问题的常用方法 阅读全文
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