TF机器学习实战的压缩文件已提供。该资源完全开源,操作简单。适用于手指测量,不可用于商业目的。本套件已通过全面调试,可用于正常手指测量,并可基于此进行二次修改。
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AdaBoost 是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器,即弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构造一个更强的最终分类器。
本文来自于cloud.tencent.com,作者以浅显易懂的语言和清晰的示例和代码教你从头开始走过一个机器学习之旅,并且附详细的代码,大家可以收藏和学习。这是一篇完全手把手进行机器学习项目构建的教程
机器学习实战中英文版本及源代码
包含《机器学习实战》中英版本两本书籍、源代码和数据集
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
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