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    机器学习-10 线性回归及其相关算法

    返回主页 本节讨论四个内容:1、线性回归2、多重共线性问题3、岭回归4、局部加权线性回归 线性回归(Linear Regression)是机器学...

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    机器学习-9 EM 与 GMM【附代码】

    返回主页 EM (Expectation Maximization)算法是一种迭代算法,由 Dempster 等人于1977年提出。EM 算法最...

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    机器学习-8 XGBoost【附代码】

    返回主页 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)又称极致梯度提升树,由陈天奇于2016年提出, = 决策树 + B...

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    机器学习-7 AdaBoost【附代码】

    返回主页 AdaBoost(Adaptive Boost)隶属于 Boosting 方法族,广泛用于分类任务,它通过改变训练集样本的权重,学习多...

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    机器学习-6 Logistic Regression【附代码】

    返回主页 Logistic Regression 是统计学习的经典分类算法,是一种 对数线性模型。 1、数据集与特征空间 2、假设空间Logis...

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    机器学习-5 朴素贝叶斯【附代码】

    返回主页 朴素贝叶斯算法(naive Bayes)是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法,在机器学习众多算法中,它实现简单、效率高,但代价...

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    机器学习-4 k-NN【附代码】

    返回主页 k 最近邻算法(k-nearest neighbor, k-NN)是一种基本的分类方法(二分类 / 多分类),由 Cover 和 Ha...

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    Machine Learning Practice

    从事数据挖掘工作多年使我意识到,算法学习是一个沉淀的过程,或者说是一场“从薄到厚再到薄”的修行的过程。抛开业务问题不谈,就算法学习本身而言,如果...

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    机器学习-3 支持向量机【4 附代码】

    返回主页 4 核函数理解4.1 多项式核函数(Polynomial kernel function)及其推演 注:当 zeta = 0; gam...

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算法爱好者与实践者