文章 2022-11-13 来自:开发者社区

机器学习原理与实战 | SVM(支持向量机)实践

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. 二维SVM分类例子from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, ra...

机器学习原理与实战 | SVM(支持向量机)实践
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机器学习原理与实战 | PCA降维实践

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. PCA介绍1.1 概念思想:dots = np.array([[1, 1.5], [2, 1.5], [3, 3.6], [4, 3.2], [5, 5.5]]) def cross_point(x0, y0): "...

机器学习原理与实战 | PCA降维实践

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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机器学习原理与实战 | K近邻算法实践

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npKNN算法中,其算法参数是K,参数选择需要根据数据来决定。K值越大,模型的偏差越大,对噪声数据越不敏感,当K值很大时,可能造成模型欠拟合;K值越小,...

机器学习原理与实战 | K近邻算法实践
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机器学习原理与实战 | K-means聚类算法实践

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. K-均值算法介绍from sklearn.datasets import make_blobs # 产生聚类数据集 X, y = make_blobs(n_samples=200, # 样本数 n_f...

机器学习原理与实战 | K-means聚类算法实践
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机器学习原理与实战 | 决策树与集成算法实践

1.决策树算法原理决策树的基本原理是:对于一个数据集D DD,其基本的格式是由多个未知关联的多个特征共同决定一个输出。如果是分类问题,那么最后的输出是类别;而如果是回归问题,最后输出的是一个回归值。而在决策树的思想中,就是要对多个未知关联的特征挑选出最合适的一个特征(比如使用信息增益等等࿰...

机器学习原理与实战 | 决策树与集成算法实践

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