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摘要: [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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摘要: [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 集成学习基础 集成学习(ensemnle learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,集成学习可以用于分类问题集成、回归问题集成、特征选 阅读全文
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摘要: [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CART算法 决策树C4.5算法虽然对决策树ID3算法做了很大的改良,但是缺点也是很明显的,无法处理回归问题、使用较为复杂的熵来作为特征选择的标 阅读全文
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摘要: [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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摘要: [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 极大似然估计 一、最大似然原理 二、极大似然估计 极大似然估计是建立在最大似然原理的基础上的一个统计方法。极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型 阅读全文
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摘要: [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k\ 邻算法 由于k\ 邻可以做回归又可以做分类,所以最普通的k\ 邻算法在scikit learn库中有两种实现,即KN 阅读全文
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摘要: [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 感知机在1957年被提出,算是最古老的分类方法之一。 虽然感知机泛化能力不及其他的分类模型,但是如果能够对感知机的原理有一定的认识,在之后学习 阅读全文
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摘要: [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 RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 虽然普通线性回归预测结果总体而言还是挺不错的,但是从数据上可以看出数据集中有较多的离群值,因此本节将使用R 阅读全文
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摘要: [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 AdaBoost算法 集成学习中弱学习器之间有强依赖关系的,称之为Boosting系列算法,而AdaBoost则是Boosting系列算法中最著名的算 阅读全文
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摘要: [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 sign(符号)函数 一、sign函数概述 sign函数也称作符号函数,当x 0的时候y=1;当x=0的时候y=0;当x0 \\ 0,\quad x= 阅读全文
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