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摘要：《Scikit-Learn和TensorFlow机器学习实战》学习笔记——机器学习分类问题 阅读全文

摘要：Scikit-Learn和TensorFlow机器学习实战》学习笔记——项目实战 阅读全文

摘要：《Scikit-Learn和TensorFlow机器学习实战》学习笔记——机器学习总览。 阅读全文

摘要：《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》笔记——前言 阅读全文

摘要：决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本章主要讨论用于分类的决策树。可以将决策树看成是一个if-then规则的集合。决策树的学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 特征选择 特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。如果利用一个特征进行分类的结果与 阅读全文

摘要：朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 设输入空间$\mathcal{X} \subseteq R^n$，输出空间$\mathcal{Y} = \{c_1,c_2,\cdots,c_k\}$。$X$是定义在输入空间$\mathcal{X}$上的随机变量，$Y$是定义在输出空间$\ 阅读全文

摘要：我准备跟随码农场hankcs大神的脚步，学习一下斯坦福的CS224n课程。 关于该课程的简介，hankcs大神已经写得很清楚了。 阅读全文