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卷积神经网络 Convolutional Neural Network | CNN

介绍了卷积神经网络的基本思想,应用场景,优缺点,建模过程中的注意事项,研究课题,实现的类库方法和代码案例等

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#cnn#人工智能#神经网络 +1
决策树 Decision Tree

本文主要简单介绍了决策树的基本概念,优缺点,应用场景,决策树建模时的注意事项,python的实现方法,案例和模型参数等。

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#机器学习#决策树#算法
运筹优化 Operation Optimization

简单价绍了运筹优化的基本概念,分类,步骤和pyhon的实现方法等

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#数据分析
密度聚类 DBSCAN | Density-based clustering

本文主要简单介绍了密度聚类的基本概念,优缺点,应用场景,建模时的注意事项,评价指标,实现方法,示例和模型参数等。

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#聚类#算法#机器学习
关联分析 Association Analysis

本文主要简单介绍了关联分析的基本概念,优缺点,应用场景,建模时的注意事项,实现方法,python示例和模型的参数等。

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#数据挖掘#大数据#人工智能
逻辑回归 Logistic Regression

逻辑回归的基本概念,优缺点,应用场景和构建模型时可以应用的类库

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#机器学习#逻辑回归#人工智能
线性回归 Linear Regression

线性回归的基本概念,优缺点,应用场景,构建模型时的注意事项和可以应用的类库

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#python#机器学习#线性回归
模型部署 Model Deploy

介绍了模型部署的基本概念,步骤,方式,注意事项,性能评价和相关的类库等

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#python#开发语言#机器学习
时间序列 自回归差分移动平均模型 ARIMA

本文主要简单介绍了ARIMA的基本概念,优缺点,应用场景,建模时的注意事项,实现方法以及模型的参数等。

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#人工智能#机器学习
自编码器 AutoEncoder

本文简单介绍了深度学习的自编码器的基本概念,优缺点,应用场景,建模过程,实现的类库方法和代码案例等。

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#神经网络#深度学习#人工智能
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