引言 MLP算法，也叫前馈神经网络或多层感知器。关于MLP网上有很多，可以参考，比如《神经网络基础-多层感知器(MLP)》[https://bl...
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Python机器学习之神经网络MLP -
Python机器学习之交叉验证
交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估 方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法...
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Python机器学习之随机森林引言 ?随机森林的原理网上有一大堆，作为入门小白，下面来根据教材敲两个随机森林的代码。随机森林有两个比较重要的参数：max_features 和...
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Python机器学习之朴素贝叶斯引言 ?在scikit-learn中，朴素贝叶斯有三种方法：贝努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）、高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）和...
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Python机器学习之线性模型一、线性模型基本概念 ?线性模型不是指某一个模型，而是一类模型。在机器学习领域，常用的线性模型包括，线性回归、岭回归、套索回归、逻辑回归和线性S...
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机器学习模型2 决策树-基于Python sklearn的实现1、模型原理 （一）原理 1、原理：引入信息熵（不确定程度）的概念，通过计算各属性下的信息增益程度（信息增益越大，则意味着使用该属性来进行划分所...
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机器学习模型迭代方法(总结)模型迭代方法 机器学习模型在实际应用的场景，通常要根据新增的数据下进行模型的迭代，常见的模型迭代方法有以下几种： 1、全量数据重新训练一个模型，...
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20个有趣的Python深度学习应用程序
1.顶级Python深度学习应用程序 在这个使用Python的深度学习中，我们将看到使用Python进行深度学习的应用程序。在本文中，我们将讨论...
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机器学习入门系列（1）--机器学习能解决什么问题本文大约 5900 字，阅读需要大约 15 分钟 最近打算系统学习和整理机器学习方面的知识，会将之前看的 Andrew Ng 在 course ...
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「零基础」python机器学习入门（一）| 什么是机器学习？
了解什么是机器学习？为什么需要机器学习？ 一、什么是机器学习？ 字面上，「机器学习」可以拆分为两个词：机器、学习。 那么，简单理解：机器学习就是...
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