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決策樹
決策樹決策樹模型與學(xué)習(xí) 特征選擇決策樹的生成決策樹的剪枝 CART 算法決策樹模型實(shí)現(xiàn) 決策樹模型呈樹形結(jié)構(gòu)区端，在分類問題中输吏，表示基于特征對實(shí)例進(jìn)行分類的過程卦洽。它可以認(rèn)...

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邏輯斯諦回歸與最大熵模型
邏輯斯諦回歸與最大熵模型邏輯斯諦回歸模型最大熵模型最大熵模型的學(xué)習(xí) 邏輯斯諦回歸（logistic regression）是統(tǒng)計學(xué)習(xí)中的經(jīng)典分類方法。最大熵是概率模型學(xué)...

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千與千與

提升方法
提升方法提升方法 AdaBoost 算法 AdaBoost算法的訓(xùn)練誤差分析 AdaBoost算法的解釋提升樹提升（boosting）方法是一種常用的統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法危彩，應(yīng)用...

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千與千與

支持向量機(jī)
支持向量機(jī) 線性可分支持向量機(jī)與硬間隔最大化線性支持向量機(jī)與軟間隔最大化非線性支持向量機(jī)與核函數(shù) 序列最小最優(yōu)化算法支持向量機(jī)（support vector machi...

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千與千與

統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法概論
統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法概論統(tǒng)計學(xué)習(xí) 監(jiān)督學(xué)習(xí) 統(tǒng)計學(xué)習(xí)三要素模型評估與模型選擇泛化能力生成模型與判別模型分類問題標(biāo)注問題回歸問題最小二乘法擬合曲線統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法的三要素...

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k 近鄰法
k 近鄰法 k 近鄰算法 k 近鄰模型 k 近鄰法的實(shí)現(xiàn)：kd 樹搜索 kd 樹 k 近鄰模型實(shí)現(xiàn) k 近鄰模型實(shí)現(xiàn) kd 樹搜索單個近鄰點(diǎn) kd 樹搜索 k 個近鄰點(diǎn) k...

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樸素貝葉斯法
樸素貝葉斯法樸素貝葉斯法的學(xué)習(xí)與分類樸素貝葉斯法的參數(shù)估計樸素貝葉斯實(shí)現(xiàn) 高斯樸素貝葉斯實(shí)現(xiàn) 使用 sklearn 實(shí)現(xiàn)樸素貝葉斯樸素貝葉斯（na?ve Bayes）...

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感知機(jī)
感知機(jī) 感知機(jī)模型感知機(jī)學(xué)習(xí)策略感知機(jī)學(xué)習(xí)算法算法的收斂性感知機(jī)學(xué)習(xí)算法的對偶形式感知機(jī)實(shí)現(xiàn)二分類模型梯度下降法 scikit-learn 感知機(jī)學(xué)習(xí) 感知機(jī)（p...

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