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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 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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[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 手写数字识别应用程序 一、导入模块 二、图像转向量 三、训练并测试模型 四、模型转应用程序 4.1 展示图片 4.2 处理图片 4.3 预测图片 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 梯度提升树 梯度提升树(gradien boosting decision tree，GBDT)在工业上用途广泛，属于最流行、最实用的算法之一，梯度提 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 熵和信息增益 一、熵（Entropy） 熵表示 。假设离散随机变量$X$可以取到$n$个值，其概率分布为 $$ P(X=x_i)=p_i, \quad 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 k近邻算法 k近邻算法(k nearest neighbors,KNN)是一种基本的分类和回归方法，本文只探讨分类问题中的k近邻算法，回归问题通常是得 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 kd树(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 五、可视化 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 主成分分析代码(手写数字识别) 一、导入模块 二、数据预处理 三、KNN训练数据 3.1 准确度 四、降维(2维) 4.1 KNN训练数据 4.2 准 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 决策树总结 一、ID3算法、C4.5算法和CART算法比较 | 算法 | 树结构 | 支持模型 | 特征选择 | 连续值处理 | 缺失值处理 | 剪枝 阅读全文
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