机器学习算法分类
A.机器学习入门算法（三）：K近邻(k-nearest neighbors)，鸢尾花KNN分类，马绞痛数据--kNN数据预处理+kNN分类pipeline
机器学习算法（三）：K近邻(k-nearest neighbors)初探1 KNN的介绍和应用1.1 KNN的介绍kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力， 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。示例 ：如上图，绿色圆要被决定赋予哪个类
日期 2023-06-12 10:48:40
A.机器学习入门算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测
1.机器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.1 XGBoost的介绍与应用XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软
日期 2023-06-12 10:48:40
AI：人工智能领域算法思维导图集合之有监督学习/无监督学习/强化学习类型的具体算法简介(预测函数/优化目标/求解算法)、分类/回归/聚类/降维算法模型选择思路、11类机器学习算法详细分类之详细攻略
AI：人工智能领域算法思维导图集合之有监督学习/无监督学习/强化学习类型的具体算法简介(预测函数/优化目标/求解算法)、分类/回归/聚类/降维算法模型选择思路、11类机器学习算法详细分类(决策树/贝叶斯/回归/基于实例/集成学习/规则学习/正则化/降维/聚类/神经网络/深度学习)之详细攻略(持续更新) 目录 AI思维导图集合
日期 2023-06-12 10:48:40
ML之分类预测：基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测
ML之分类预测：基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测 目录 输出结果 数据集展示 输出结果 1、k-NN 2、LoR 4、DT 5、RF 6、GB 7、SVM 8、NN 设计思路 输出结果 数据集展示 输出
日期 2023-06-12 10:48:40【阶段三】Python机器学习25篇：机器学习项目实战：LigthGBM算法的核心思想、原理与LightGBM分类模型
本篇的思维导图： LigthGBM算法的核心思想 LigthGBM算法是Boosting算法的新成员，由微软公司开发。它和XGBoost算法一样是对GBDT算法的高效实现，在原理上与GBDT算法和XGBoost算法类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残
日期 2023-06-12 10:48:40【阶段三】Python机器学习12篇：机器学习项目实战：朴素贝叶斯模型的算法原理与朴素贝叶斯分类模型
本篇的思维导图： 朴素贝叶斯模型的算法原理 朴素贝叶斯是贝叶斯模型当中最简单的一种，其算法核心为如下所示的贝叶斯公式： 其中P（A）为事件A发生的概率，P（B）为事件B发生的概率，P（A|B）表示在事件B发生的条件下事件A发生
日期 2023-06-12 10:48:40【干货】机器学习常见算法分类汇总
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习—K近邻算法（knn）【适合于大样本的自动分类】
''' Created on 2022年1月16日 1.获取数据集 2.数据基本处理 3.特征工程 4.机器学习(模型训练) 5.模型评估 @author: datangzn ''' from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_s
日期 2023-06-12 10:48:40【转载】 机器学习实战 - 读书笔记(07) - 利用AdaBoost元算法提高分类性能
原文地址： https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5686473.html -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
日期 2023-06-12 10:48:40