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机器学习_3朴素贝叶斯

机器学习_朴素贝叶斯贝叶斯方法——背景知识:贝叶斯分类、朴素贝叶斯原理:判别模型和生成模型、朴素贝叶斯的基本假设——条件独立朴素贝叶斯案例代码实现

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#机器学习#分类#概率论
机器学习_10支持向量机(SVM)

支持向量机(SVM)1.支持向量机概述2.线性可分支持向量机3.线性支持向量机4.线性不可分(非线性)支持向量机5.实现代码大间隔分类器、特征缩放的敏感性、硬间隔和软间隔、两个超参数的直观理解支持向量机的最终目的是使得d最大。3.线性支持向量机4.线性不可分(非线性)支持向量机

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#机器学习#支持向量机#人工智能
机器学习_8集成学习

集成学习1.集成学习方法概述 1)Bagging_随机森林 2)Boosting_AdaBoost/GBDT/XGBoost/LightGBM 3)Stacking2.集成学习代码 1)六大模型对比 2)XGBoost代码实现 3)LightGBM代码实现

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#机器学习#集成学习#决策树
机器学习_3朴素贝叶斯

机器学习_朴素贝叶斯贝叶斯方法——背景知识:贝叶斯分类、朴素贝叶斯原理:判别模型和生成模型、朴素贝叶斯的基本假设——条件独立朴素贝叶斯案例代码实现

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#机器学习#分类#概率论
机器学习_5机器学习库Scikit-learn

机器学习库Scikit-learnScikit-learn概述包括分类、回归、降维、聚类四大机器学习算法;包括特征提取、数据处理、模型评估三大模块。Scikit-learn主要用法交叉验证,超参数调优Scikit-learn案例代码

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#机器学习#scikit-learn#python
层次聚类及谱系图 介绍及python实现

层次聚类谱系图介绍以及python代码实现

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#聚类#python#机器学习
机器学习_3朴素贝叶斯

机器学习_朴素贝叶斯贝叶斯方法——背景知识:贝叶斯分类、朴素贝叶斯原理:判别模型和生成模型、朴素贝叶斯的基本假设——条件独立朴素贝叶斯案例代码实现

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#机器学习#分类#概率论
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