Apprentissage automatique

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Chapitre 2 : kNN (algorithme k-voisin)

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Notes d'étude Python3 "Machine Learning Practical Combat" (1) : algorithme du k-voisin le plus proche (un long article épique)	site personnel	RPSC	Zhihu

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• 1. k-NN simple

• 2. Rencontres avec Hélène

• 3. Reconnaissance du numéro

Chapitre 3 : Arbre de décision

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Notes d'étude Python3 "Machine Learning in Action" (2) : bases des arbres de décision Commençons par les blind dates	site personnel	RPSC	Zhihu
Notes d'étude Python3 « Machine Learning Practice » (3) : Chapitre sur la pratique de l'arbre de décision : Procurez-vous une lentille de contact	site personnel	RPSC	Zhihu

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• 1. Prévisions de prêt

• 2. Lentilles de contact

Chapitre 4 : Navie Bayes (Naive Bayes)

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Notes d'étude Python3 "Machine Learning Practical Combat" (4) : filtre vocal des bases de Naive Bayes	site personnel	RPSC	Zhihu
Notes d'étude Python3 « Machine Learning Practical Combat » (5) : Chapitre de combat pratique Naive Bayes Classification Sina News	site personnel	RPSC	Zhihu

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• 1. Filtre vocal

• 2. Filtre anti-spam

• 3. Classificateur de nouvelles Sina

Chapitre 5 : Logistique (régression logistique)

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Notes d'étude Python3 "Machine Learning Practical Combat" (6) : Algorithme d'ascension de gradient dans les bases de la régression logistique	site personnel	RPSC	Zhihu
Notes d'étude Python3 "Machine Learning Practical Combat" (7) : chapitre pratique de régression logistique prédisant le taux de mortalité des chevaux malades	site personnel	RPSC	Zhihu

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• 1.Formation de base en logistique

• 2. Algorithme de montée de gradient stochastique amélioré

• 3. Prédiction de la mortalité des chevaux malades

Chapitre 6 : SVM (Machine à vecteurs de support)

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Notes d'étude Python3 « Machine Learning Practical Combat » (8) : Prise en charge des principes de la machine à vecteurs : SVM linéaire déchiré à la main	site personnel	RPSC	Zhihu
Notes d'étude Python3 "Machine Learning Practical Combat" (9) : Chapitre pratique de la machine à vecteurs de support - Re-Tear SVM non linéaire	site personnel	RPSC	Zhihu

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• 1. Version simplifiée de l'algorithme SMO

• 2. Version complète de l'algorithme SMO

• 3. SVM non linéaire

• 4. Reconnaissance des chiffres manuscrits Sklearn SVC

Chapitre 7 : AdaBoost

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Notes d'étude Python3 « Machine Learning in Action » (10) : Un outil puissant pour améliorer les performances du classificateur-AdaBoost	site personnel	RPSC	Zhihu

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• 1. Processus de formation AdaBoost basé sur un arbre de décision à une seule couche

• 2. Appliquez AdaBoost sur des ensembles de données difficiles

• 3.sklearn implémente AdaBoost

• 4.Dessin de courbe ROC

Chapitre 8 : Régression

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Notes d'étude Python3 « Machine Learning Practical Combat » (11) : Prédire l'âge de l'ormeau dans les bases de la régression linéaire	site personnel	RPSC	Zhihu
Notes d'étude Python3 « L'apprentissage automatique en action » (12) : Chapitre sur l'amélioration de la régression linéaire, prévision du prix d'occasion des kits de jouets Lego	site personnel	Non	Non

code

• 1. Régression linéaire (régression linéaire ordinaire + régression linéaire pondérée locale)

• 2. Prédire l’âge de l’ormeau

• 3. Régression linéaire pas à pas

• 4. Prédiction du prix d'occasion des jouets Lego

Chapitre 9 : Arbre de régression

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Notes d'étude Python3 "Machine Learning Practice" (13) : algorithme CART et élagage des arbres dans les bases de la régression des arbres	site personnel	Non	Non

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• 1.Régression arborescente

regroupement

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Hé, rassemblons-nous !	site personnel	Compte officiel

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