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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 通过线性回归带你了解算法流程 一、1. 1 线性回归引入 相信我们很多人可能都有去售楼处买房而无奈回家的行为，就算你没去过售楼处，相信你也应该听说过那 阅读全文
posted @ 2019-10-16 17:07
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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 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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[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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[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算法代码(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、导入数据 三、构造决策边界 四、训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 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AdaBoost算法 当我们对Adaboost调参时，主要要对两部分内容调参，第一部分是对Adaboost的框架进行调参， 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 细分构建机器学习应用程序的流程 模型优化 通过数据收集、数据预处理、训练模型、测试模型上述四个步骤，一般可以得到一个不错的模型，但是一般得到的都是一个 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 随机森林代码(葡萄酒质量检测) 一、导入模块 二、导入数据 三、数据预处理 四、训练模型 五、度量模型 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(鸢尾花分类)+自定义随机数据 一、导入模块 二、自定义数据分类 2.1 自定义数据 2.2 构建决策边界 2.3 训练模型 2.4 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 Tensorflow基本使用 一、确认安装Tensorflow 二、获取MNIST数据集 python 获取MNIST数据集 获取地址：https:/ 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 梯度下降法 在求解机器学习算法模型参数的时候，梯度下降法（gradient descent）和最小二乘法（least squares）是最经常使用的方 阅读全文
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