文章 2024-04-12 来自:开发者社区

AI人工智能 最常见的机器学习算法:线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻和神经网络

机器学习是人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机器学习中,算法是核心。算法是计算机根据数据和任务要求自动推断出来的规则和方法。 本文将详细介绍AI人工智能最常见的机器学习算法。 线性回归 线性回归是最简单的机器学习算法之一。它用于预测一个连续的输出值。它的主要思想是根据输入变量(或...

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文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)

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文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)

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【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
文章 2022-07-24 来自:开发者社区

ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程

目录六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测数据集理解1、kNN2、逻辑回归3、SVM4、决策树5、随机森林6、提升树7、神经网络 相关文章ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分...

ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程

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