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）

【机器学习笔记day20】4. 回归算法

文章目录 4. 回归算法回归算法 4. 回归算法回归算法回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给...

2020-09-22

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【机器学习笔记day21】4.1. 回归算法之线性回归

4.1. 回归算法之线性回归回归算法之线性回归线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 ...

2020-09-22

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【机器学习笔记day22】4.2. 线性回归案例分析+波士顿房价预测

文章目录 4.2. 线性回归案例分析线性回归案例分析波士顿房价预测 4.2. 线性回归案例分析线性回归案例分析波士顿房价预测使用scikit-learn中内置的回归模型对“美国波士顿房价”数据进行预测。对于一些比赛数据，...

2020-09-22

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【机器学习笔记day23】4.3. 回归性能评估与欠拟合、过拟合

文章目录 4.3. 回归性能评估与欠拟合、过拟合欠拟合与过拟合解决过拟合的方法欠拟合过拟合 4.3. 回归性能评估与欠拟合、过拟合欠拟合与过拟合机器学习中的泛化...

2020-09-22

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【机器学习笔记day24】4.4. 回归算法之岭回归

4.4. 回归算法之岭回归文章目录 4.4. 回归算法之岭回归回归算法之岭回归 sklearn.linear_model.Ridge 方法属性回归算法之...

2020-09-22

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【机器学习笔记day25】4.5. 岭回归案例分析

文章目录 4.5. 岭回归案例分析岭回归案例分析 4.5. 岭回归案例分析岭回归案例分析 def linearmodel(): """ 线性回归对波士顿数据集处理 :return: None ""&qu...

2020-09-22

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【机器学习笔记day26】5. 非监督学习

文章目录 5. 非监督学习非监督学习 5. 非监督学习非监督学习从本节开始，将正式进入到无监督学习（Unsupervised Learning）部分。无监督学习，顾名思义，就是不受监督的学习，一种自由的学习方式。该学习方式不需要先验知识进行指导，而是不断地自...

2020-09-22

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【机器学习笔记day27】5.1. 非监督学习之k-means

文章目录 5.1. 非监督学习之k-means 非监督学习之k-means sklearn.cluster.KMeans 方法属性 k-means ++ 5.1. 非监督...

2020-09-22

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【机器学习笔记day28】5.2. k-means案例分析+手写数字数据上K-Means聚类的演示

文章目录 5.2. k-means案例分析 k-means案例分析手写数字数据上K-Means聚类的演示 5.2. k-means案例分析 k-means案例分析手写数字数据上K-Means聚类的演示 from sklearn...

2020-09-22

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【机器学习笔记day29】6. 推荐系统+什么是推荐系统 +个性化推荐系统的应用

文章目录 6. 推荐系统推荐系统什么是推荐系统个性化推荐系统的应用 6. 推荐系统推荐系统在研究如何涉及推荐系统之前，了解什么是好的推荐系统至关重要。什么是推荐系统如果想买牛肉，你有多少种方法？假设附近有一...

2020-09-22

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