Maschinelles Lernen

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Artikelstarterklärung

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Kapitel 2: kNN (k-Nachbar-Algorithmus)

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Python3-Studiennotizen „Machine Learning Practical Combat“ (1): k-Nearest-Neighbor-Algorithmus (ein epischer langer Artikel)	persönliche Website	CSDN	Zhihu

Code

• 1. Einfaches k-NN

• 2. Helen-Dating

• 3.Nummernerkennung

Kapitel 3: Entscheidungsbaum

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Python3-Studiennotizen „Maschinelles Lernen in Aktion“ (2): Grundlagen von Entscheidungsbäumen Beginnen wir mit Blind Dates	persönliche Website	CSDN	Zhihu
Python3-Studiennotizen „Praxis des maschinellen Lernens“ (3): Übungskapitel zum Entscheidungsbaum: Besorgen Sie sich eine Kontaktlinse	persönliche Website	CSDN	Zhihu

Code

• 1. Kreditprognose

• 2.Kontaktlinsen

Kapitel 4: Navie Bayes (Naive Bayes)

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Python3-Studiennotizen „Machine Learning Practical Combat“ (4): Naive Bayes-Grundlagen-Sprachfilter	persönliche Website	CSDN	Zhihu
Python3 „Machine Learning Practical Combat“-Studiennotizen (5): Naive Bayes Practical Combat Chapter Sina News Classification	persönliche Website	CSDN	Zhihu

Code

• 1. Sprachfilter

• 2. Spamfilter

• 3. Sina News Classifier

Kapitel 5: Logistik (Logistische Regression)

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Python3-Studiennotizen „Machine Learning Practical Combat“ (6): Gradient Ascent Algorithmus in den Grundlagen der logistischen Regression	persönliche Website	CSDN	Zhihu
Python3-Studiennotizen „Machine Learning Practical Combat“ (7): Praktisches Kapitel zur logistischen Regression zur Vorhersage der Sterblichkeitsrate kranker Pferde	persönliche Website	CSDN	Zhihu

Code

• 1.Logistische Grundausbildung

• 2. Verbesserter Algorithmus für den stochastischen Gradientenaufstieg

• 3. Vorhersage der Sterblichkeit kranker Pferde

Kapitel 6: SVM (Support Vector Machine)

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Python3 „Machine Learning Practical Combat“-Studiennotizen (8): Support Vector Machine Principles: Hand-Teared Linear SVM	persönliche Website	CSDN	Zhihu
Python3-Studiennotizen „Machine Learning Practical Combat“ (9): Praktisches Kapitel zur Unterstützung von Vektormaschinen – Re-Tear Nonlinear SVM	persönliche Website	CSDN	Zhihu

Code

• 1. Vereinfachte Version des SMO-Algorithmus

• 2. Vollversion des SMO-Algorithmus

• 3. Nichtlineare SVM

• 4.Sklearn SVC handschriftliche Ziffernerkennung

Kapitel 7: AdaBoost

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Python3-Studiennotizen „Maschinelles Lernen in Aktion“ (10): Ein leistungsstarkes Tool zur Verbesserung der Klassifikatorleistung – AdaBoost	persönliche Website	CSDN	Zhihu

Code

• 1. AdaBoost-Trainingsprozess basierend auf einem einschichtigen Entscheidungsbaum

• 2. Wenden Sie AdaBoost auf schwierige Datensätze an

• 3.sklearn implementiert AdaBoost

• 4. ROC-Kurvenzeichnung

Kapitel 8: Regression

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Python3-Studiennotizen „Machine Learning Practical Combat“ (11): Vorhersage des Abalone-Zeitalters in den Grundlagen der linearen Regression	persönliche Website	CSDN	Zhihu
Python3-Studiennotizen „Maschinelles Lernen in Aktion“ (12): Kapitel zur Verbesserung der linearen Regression. Gebrauchtpreisvorhersage für Lego-Spielzeugbausätze	persönliche Website	NEIN	NEIN

Code

• 1. Lineare Regression (gewöhnliche lineare Regression + lokal gewichtete lineare Regression)

• 2. Sagen Sie das Alter der Abalone voraus

• 3. Schrittweise lineare Regression

• 4. Gebrauchtpreisvorhersage für Lego-Spielzeug

Kapitel 9: Regressionsbaum

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Python3-Studiennotizen „Machine Learning Practice“ (13): CART-Algorithmus und Baumbeschneidung in den Grundlagen der Baumregression	persönliche Website	NEIN	NEIN

Code

• 1. Baumregression

Clusterbildung

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Hey, lasst uns zusammenkommen!	persönliche Website	Offizieller Account

Es folgen noch mehr spannende Dinge, also bleiben Sie dran!