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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 细分构建机器学习应用程序的流程 训练模型 一、1.1 训练回归模型 接下来我们将用波士顿房价数据集来介绍我们的回归模型,波士顿总共有506条数据,所以 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 线性可分支持向量机 一、线性可分支持向量机学习目标 1. 线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机区别 2. 函数间隔与几何间隔 3. 目 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 模型选择 机器学习是在某种假设上对数据的分析,基于该假设即可构造多个模型获得预测值,通过比较多个模型间真实值与预测值之间的误差即可获得一个较优的模型。 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 坐标轴下降法 坐标轴下降法顾名思义,沿着坐标轴下降。坐标轴下降法和梯度下降法使用的都是迭代法,即使用启发式的方式一步一步迭代求解函数的最小值。 可以想 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 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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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ID3算法 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法,同时由于自身是弱分类器特别适合集成学习,例如随机森林、XgBoost 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 细分构建机器学习应用程序的流程 数据收集 sklearn数据集官方文档地址:https://scikit learn.org/stable/modul 阅读全文
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摘要: 课程习得 通过对这门课程的学习,你将习得以下技能: 1. 你可以快速入门应用机器学习,为公司、企业直接创造价值 2. 你可以掌握机器学习理论基础 3. 你可以学到感知机算法 4. 你可以学到线性回归算法 5. 你可以学到逻辑回归 6. 你可以学到朴素贝叶斯法 7. 你可以学到k近邻算法、决策树、支持 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 特征选择 特征工程在工业上有这么一句广为流传的话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。接下来将给你介绍特征工程的第一个分 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 感知机原始形式(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、自定义感知机模型 三、获取数据 由于获取的鸢尾花数据总共有3个类别,所以只提取前100个鸢尾花的数据得 阅读全文
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