小水滴真的是太可爱了吧

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全部文章 / 【机器学习与深度学习】（共165篇）

简单粗暴理解与实现机器学习之集成学习（二）：Bagging集成原理、随机森林构造过程、随机森林api介绍、随机森林预测案例、bagging集成优点

集成学习文章目录集成学习学习目标 5.2 Bagging 1 Bagging集成原理 2 随机森林构造过程 3 随机森林api介绍 4 随机森林预测案例 5 bagging集成优点 ...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习之集成学习（三）：Boosting集成原理、实现过程、api介绍、GBDT、XGBoost、泰勒展开式

集成学习文章目录集成学习学习目标 5.3 Boosting 1.boosting集成原理 1.1 什么是boosting 1.2 实现过程： ...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习之聚类算法（一）：聚类算法的概念、在现实中的应用、聚类算法与分类算法最大的区别

聚类算法文章目录聚类算法学习目标 6.1 聚类算法简介 1 认识聚类算法 1.1 聚类算法在现实中的应用 1.2 聚类算法的概念 1.3 聚类算法与分类算法...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习之聚类算法（二）：聚类算法api初步使用、案例

聚类算法文章目录聚类算法学习目标 6.2 聚类算法api初步使用 1 api介绍 2 案例 2.1流程分析 2.2 代码实现 ...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习之聚类算法（三）：聚类算法实现流程、k-means聚类步骤、案例

聚类算法文章目录聚类算法学习目标 6.3 聚类算法实现流程 1 k-means聚类步骤 2 案例练习 3 小结学习目标掌握聚类算法实现过程知道K-means算法...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习之聚类算法（四）：模型评估、误差平方和SSE、“肘”方法、轮廓系数法、CH系数

聚类算法文章目录聚类算法学习目标 6.4 模型评估 1 误差平方和(SSE \The sum of squares due to error)： 2 **“肘”方法 (Elbow method)** — K...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习之聚类算法（五）：优化、Canopy算法配合初始聚类、K-means++、二分k-means、k-中心聚类、Kernel k-means、ISODATA、Mini Batch

聚类算法文章目录聚类算法学习目标 6.5 算法优化 1 Canopy算法配合初始聚类 1.1 Canopy算法配合初始聚类实现流程 1.2 Canopy算法的优缺点 ...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习之聚类算法（六）：【特征工程】-特征降维、特征选择、主成分分析(PCA)、案例

聚类算法文章目录聚类算法学习目标 6.6 特征降维 1 降维 1.1 定义 1.2 降维的两种方式 2 特征选择 ...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习之聚类算法（七）：聚类算法案例：探究用户对物品类别的喜好细分降维

聚类算法文章目录聚类算法学习目标 6.7 案例：探究用户对物品类别的喜好细分降维 1 需求 2 分析 3 完整代码学习目标掌握聚类算法实现过程知道K-means...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习之聚类算法（八）：机器学习算法选择指导

聚类算法文章目录聚类算法学习目标 6.8 算法选择指导 **关于在计算的过程中，如何选择合适的算法进行计算，可以参考scikit learn官方给的指导意...

2020-09-22

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