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寻觅互联网,少有机器学习通俗易懂之算法讲解、案例等,项目立于这一问题之上,整理一份基本算法讲解+案例于文档,供大家学习之。通俗易懂之文章亦不可以面概全,但凡有不正确或争议之处,望告知,自当不吝赐教!GitHub地址(代码加数据)1.决策树1.1从LR到决策树相信大家都做过用LR来进行分类,总结一下LR模型的优缺点:优点适合需要得到一个分类概率的场景。实现效率较高。很好处...
本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场。这种模型与感知机同属结构化学习大家族,但性能比感知机还要强大。为了厘清该模型的来龙去脉,我们先对机器学习模型做番柿理。然后结合代码介绍条件随机场理论,探究它与结构化感知机的异同。
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