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  1. python数据挖掘入门与实战 pdf.2018_03_16

  2. python数据挖掘入门与实战 pdf本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-16
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：elehz84328

  1. python数据挖掘入门与实战 pdf.2018_03_16

  2. python数据挖掘入门与实战 pdf本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-16
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：bukxc00281

  1. 总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升) - 简书.pdf

  2. 关于机器学习方面的集成算法，包括boosting和bagging，里面讲解详细，值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_15141977

  1. Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法详解

  2. 主要介绍了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法,结合实例形式分析了决策树算法的原理及使用sklearn库实现决策树的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_38642636

  1. sklearn之决策树

  2. sklearn之决策树简介 第一次写博客，这里就写一下最近在学习的，易快速上手的sklearn吧。 sklearn入门 scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。本篇主要介绍决策树。 决策树 决策树是一种有监督学习，从一系列有数据特征和标签的数据中每次选择某一特征来作为划分依据，也就是树的节点，来划分数据。依次进行直到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38638647

  1. statistics_model:统计学系模型实现-源码

  2. 统计学习模型学习笔记 记录统计学习模型学习过程中的笔记，其中包括使用sklearn来测试模型，同时包括自己构建模型来实现模型的训练等等。 统计学系方法概论 感知机 k近邻法 k均值 增加k-means聚类算法。 朴素贝叶斯法 决策树 逻辑斯蒂回归与最大熵模型 其中增加了线性回归的推导。 支持向量机 提升方法 AdaBoost 增加AdaBoost方法。 EM算法及其推广 隐马尔可夫模型 条件随机场 深度学习 额外增加神经网络这一章节补充神经网络相关知识，主要是BP误差反向传播算法的推导。 有线电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42144707

  1. 机器学习笔记2–sklearn之iris数据集

  2. 本文来自于fujiabin,本篇会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习。我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法——DecisionTree（决策树）和kNN（邻近算法），随后我也会尝试自己实现kNN算法。目前为止，我还是在机器学习的入门阶段，文章中暂不详细解释算法原理，如果想了解细节信息可自行搜索。scikit-learn中预制了很多经典数据集，非常方便我们自己练习用。使用方式也很容易： load_iris返回的结果有如下属性：featur

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38693657