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搜索资源列表

  1. INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

  2. 《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2011-12-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：shipeng_sunny

  1. 机器学习工程师从算法基础到实战案例

  2. 【课程内容】 第一阶段：Python数据分析与建模库 Python快速入门 科学计算库Numpy 数据分析处理库Pandas 可视化库Matplotlib Seaborn可视化库 第二阶段：机器学习经典算法 回归算法 决策树与随机森林 贝叶斯算法 Xgboost 支持向量机算法 时间序列AIRMA模型 神经网络基础 神经网络架构 PCA降维与SVD矩阵分解 聚类算法 推荐系统 Word2Vec 第三阶段：机器学习案例实战 使用Python分析科比生涯数据 案例实战-信用卡欺诈检测 Python

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：76
    • 提供者：u013844840

  1. 深度学习基础加进阶视频教程

  2. 【课程内容】 基础 课程介绍机器学习介绍 深度学习介绍 基本概念 决策树算法 决策树应用 最邻近规则分类KNN算法 最邻近规则KNN分类应用 支持向量机SVM 神经网络算法应用 简单线性回归 多元线性回归 非线性回归 Logistic Regression 回归中的相关度和决定系数 回归中的相关性和R平方值应用 Kmeans算法 Kmeans应用 Hierarchical clustering 层次聚类 进阶 基本概念 软件包安装和环境配置总述 环境配置分部详解 手写数字识别 神经网络基本结构

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：75
    • 提供者：u013844840

  1. 决策树算法原理详解

  2. 【文档说明】 本文是自己整理的一些重点知识点，也是面试中会被问到的知识点 【文档结构】 决策树 信息熵（Entropy） 什么是决策树 决策树的构建过程 决策树分割属性选择 决策树量化纯度 决策树量化纯度 信息增益率计算方式 决策树的停止条件 决策树算法效果评估 决策树生成算法 ID3算法 ID３算法优缺点 C4.5算法 8 CART算法 8 ID3\C4.5\CART分类回归树算法总结 分类树和回归树的区别 决策树优化策略 决策树的剪枝 决策树剪枝过程 附录：

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hanmowen

  1. 【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课).zip

  2. 配套的相关资料，好东西。菜菜的课程，看了就知道是好东西了。 01 决策树课件数据源码 02随机森林 03数据预处理和特征工程 04主成分分析PCA与奇异值分解SVD 05逻辑回归与评分卡 06聚类算法Kmeans 07支持向量机上 08支持向量机下 09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归 010朴素贝叶斯 011XGBoost

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-24
    • 文件大小：160432128
    • 提供者：zzx188891020

  1. 【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课).rar

  2. 【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课) 这是完整版的课件pdf 1.决策树 2.随机森林 3.数据预处理和特征工程 4.主成分分析PCA 5.逻辑回归与评分卡 6.聚类算法 7.支持向量机上 8.支持向量机下 9.回归大家族 10.朴素贝叶斯 11.XGBoost 12.神经网络（还在录课）

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-14
    • 文件大小：136314880
    • 提供者：JENHE

  1. 【机器学习】决策树算法

  2. 决策树 概念 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。相比朴素贝叶斯分类，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。 决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树 算法思想 模型定义 分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：241664
    • 提供者：weixin_38691453

  1. 【机器学习实战】机器学习实战第3章决策树算法数据集-数据集

  2. 暂无描述 lenses.txt data.txt

  3. 所属分类：其它

  1. Enterprise_Credit_Analysis：企业信用分析平台（EEAP）-源码

  2. Enterprise_Credit_Analysis（仅作为交流学习使用！） 一个集企业信息查询，数据分析，推理，评估，预测企业信用可视化分析平台下阶段会基于知识图谱，机器学习算法，深度神经网络进行风险评估及关联关系推理 第一阶段研发工作【170901--180601】 平台架构 系统架构主要分为：企业信息查询模块，智能分析模块，系统后台模块，企业关系分析模块 智能推理系统-总体功能图 企业信息查询模块 用户登录，注册 基本信息查询 智能分析模块 基于DEA科研推广推荐模型实现。【后台通过MAT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：278921216
    • 提供者：weixin_42097914