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  1. 常用数据挖掘算法总结及Python实现 文字版+code

  2. 本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需要的朋友可看看 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析（EDA） .11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN（k 最邻近分类算法） 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(Esemble Learning)43 第十一章 模型评

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-04-21
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：mycoffee1990

  1. 常用数据挖掘算法总结及Python实现

  2. 该文档总结了常用的数据挖掘的算法原理以及Python实践内容，为初学者提供良好的参考资料，需要的朋友可看看！ 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析（EDA）.11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN（k 最邻近分类算法） 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(E

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-03-29
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_44523404

  1. Python机器学习之SVM支持向量机

  2. 主要为大家详细介绍了Python机器学习之SVM支持向量机，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：220160
    • 提供者：weixin_38536576

  1. Python机器学习之SVM支持向量机

  2. SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。 SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的： 支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界） JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。 还有一个比较通俗的简单版本的：手把手教你实现SVM算法 SVN原理比较复杂，但是思想很简单，一句话概括，就

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_38685694

  1. python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型

  2. 本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型，废话不多说，具体如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38622467