分享《機器學習之路》+PDF+阿布

阿新 • • 發佈：2018-11-29

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機器學習之路: python k近鄰分類器鳶尾花分類預測

ber AD uda classes them cal col rds esc 使用python語言學習k近鄰分類器的api 歡迎來到我的git查看源代碼: https://github.com/linyi0604/kaggle 1 from sklearn

機器學習之路： python 支持向量機手寫字體識別

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sta val dict min shape 支持 RR 訓練數據采樣 python3 學習使用api 支持向量機的兩種核函數模型進行預測 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklear

機器學習之路：python 特征降維主成分分析 PCA

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機器學習之路： python線性回歸過擬合 L1與L2正則化

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機器學習之路： python 實踐 word2vec 詞向量技術

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機器學習之路： python 實踐提升樹 XGBoost 分類器

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機器學習之路： tensorflow 自定義損失函數

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機器學習之路--決策樹

eve 分析完成後保存 not lba 不同排序離散一,引言：上一章我們講的kNN算法，雖然可以完成很多分類任務，但它最大的缺點是無法給出數據的內在含義，而決策樹的主要優勢就在於數據形式非常容易理解。決策樹算法能夠讀取數據集合，決策樹的一個重要

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