机器学习-贝叶斯-西瓜分类 对代码的每一行进行了注解,适合初学者使用,主要代码来源是百度ai社区,只是对其进行了注解
主要介绍了Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor),结合实例形式分析了k-近邻算法的原理、操作步骤、相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下
机器学习python决策树(tree.DecisionTreeRegressor)算法实例
机器学习 Python中的机器学习算法示例
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
本文将介绍第七讲中有关集成学习的内容,包括集成学习的原理、算法选择、算法集成方法等。同时,还会通过一些实例展示集成学习在机器学习中的应用。希望对读者理解和应用机器学习算法有所帮助。
matlab与机器学习(michael paluszek)书本,实例代码,包含线性回归、深度学习的面部识别以及神经网络数字分类等等各种算法程序
在与 keras 的深度学习中使用 keras 实例和程序代码书代码
在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。Python机器学习经典实例首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然
