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上传时间: 2021-03-03
详细说明：代码说明
项目中复现了一些经典的机器学习算法，并通过简单的任务展示了算法或模型的效果。在一些算法或模型的复现的过程中，一些模型的对比总结，公式推导，数学原理也存在主要工具：pycharm，jupyter笔记本，pytorch。以下是项目的目录，项目持续更新中...
1. Logistic回归（LR）
LR逻辑回归的复现
Logistic Regression Summery总结了逻辑回归，线性回归的数学原理公式推导，比较了两种方法的异同和特点，介绍了方法边界，代价函数，优化方法和正则项的约会。
LR的图像：不同参数，不同优化方法的分类结果
2.朴素贝叶斯
数据集
模型保存训练好的模型参数
readFiles读取数据
PreprocessText数据的预
NaivesBayes使用朴素贝叶斯模型进行垃圾邮件分类
朴素贝叶斯VS逻辑回归：比较总结了朴素贝叶斯方法与逻辑回归特点和异同
生成模
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