读机器学习（周志华）笔记

周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记(三) ———— 第四章 决策树 python代码 预剪枝 基于西瓜数据集2.0(提取码:esa8) ,选择信息增益作为属性选择指标,建立决策树。 步

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目前,机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷: KNN是基于近邻度量的一种模式分类算法,它高度依赖于数据间的相似度度

概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 优缺点 优点:精度高、对异常值不敏感、唔数据输入假定 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型 标称型:标称型目标变

01线性回归于梯度下降；02多元线性回归、梯度下降、Normalequation；03逻辑回归、正则化；04神经网络；05支持向量机；06无监督学习；07大规模机器学习；08应用机器学习的建议、机器学

吴恩达机器学习系列课程的学习笔记，是作者对课程内容的总结和归纳。笔记分为理论知识和实践代码两部分，详细介绍了机器学习的主要概念、算法和应用场景，并提供了代码实现和案例解析。读者可以通过阅读本文更好地掌

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麻烦改为1积分谢谢，台湾大学林轩田机器学习笔记，整理了台大老师的机器学习技法，机器学习基石的笔记代码

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