机器学习各种算法

涉及机器学习的各种经典的算法，其中，有logistics回归，决策树、随机森林、XGBoost、SVM、主题模型、隐马尔可夫链、贝叶斯网络、聚类算法等等

机器学习 Python中的机器学习算法示例

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性

路径规划各种算法总结很有帮助适合机器人、小车等开发

该资源保护各种床的图片资源，可以用于机器学习的训练数据

机器学习和数据挖掘算法 机器学习和数据挖掘算法的Python实现 分类算法 支持向量机 旋转森林 随机森林 PCA LDA 朴素贝叶斯 粒子群算法 QDA 决策树 知识网络 功能选择 随机森林 BPS

机器学习样本:机器学习算法代码样本

堆码 简述 主要的三类集成学习方法为装袋,提升和堆叠。目前,大型的数据挖掘比赛(如Kaggle),排名靠前的基本上都是集成机器学习模型或深度神经网络。 将训练好的所有基模型对整个训练集进行预测,第$

1.1 k-means算法的步骤 假设k=3,要分3个群体 随机在数据当中抽取3个样本,当作三个类别的中心点(k1,k2,k3) 计算其余的点分别到这3个中心点的距离,每一个样本有3个距离(a,b,c

数据集: Id R F M 1 27 6 232.61 2 3 5 1507.11 3 4 16 817.62 4 3 11 232.81 5 14 7 1913.05 6 19 6 220.07 7