Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin

• Dalam bahasa Inggris
  

Setidaknya akan ada dua artikel asli setiap minggunya. Artikel terbaru akan dipublikasikan di [Akun Resmi] dan video di [Stasiun B]. Anda dapat menambahkan saya [ WeChat] ke grup komunikasi untuk pertukaran teknis atau komentar !

Pernyataan awal artikel

• Artikel pertama kali diterbitkan di akun resmi dan situs pribadi saya. Artikel di platform lain diteruskan. Jika Anda ingin mendapatkan pembaruan terkini, silakan ikuti situs pribadi saya: http://cuijiahua.com/

Bab 2: kNN (algoritma k-tetangga)

artikel	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan belajar Python3 "Machine Learning Practical Combat" (1): algoritma k-nearest neighbour (artikel panjang yang epik)	situs web pribadi	CSDN	Zhihu

kode

• 1. K-NN sederhana

• 2. Kencan Helen

• 3.Pengenalan nomor

Bab 3: Pohon Keputusan

artikel	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan Studi Python3 "Machine Learning in Action" (2): Dasar-dasar Pohon Keputusan Mari kita mulai dengan kencan buta	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan belajar "Praktik Pembelajaran Mesin" Python3 (3): Bab praktik pohon keputusan: Dapatkan sendiri lensa kontak	situs web pribadi	CSDN	Zhihu

kode

• 1. Perkiraan pinjaman

• 2. Lensa kontak

Bab 4: Navie Bayes (Naif Bayes)

artikel	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan pelajaran Python3 "Machine Learning Practical Combat" (4): Filter ucapan dasar Naive Bayes	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan Studi Python3 "Machine Learning Practical Combat" (5): Klasifikasi Berita Sina Bab Pertarungan Praktis Naive Bayes	situs web pribadi	CSDN	Zhihu

kode

• 1. Filter ucapan

• 2. Penyaring spam

• 3. Pengklasifikasi Berita Sina

Bab 5: Logistik (Regresi Logistik)

artikel	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan belajar Python3 "Machine Learning Practical Combat" (6): Algoritma Pendakian Gradien dalam Dasar-dasar Regresi Logistik	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan studi Python3 "Machine Learning Practical Combat" (7): Bab praktis regresi logistik memprediksi tingkat kematian kuda yang sakit	situs web pribadi	CSDN	Zhihu

kode

• 1.Pelatihan dasar logistik

• 2. Peningkatan algoritma pendakian gradien stokastik

• 3. Prediksi kematian kuda yang sakit

Bab 6: SVM (Mesin Vektor Pendukung)

artikel	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan Studi Python3 "Machine Learning Practical Combat" (8): Mendukung Prinsip Mesin Vektor: SVM Linear yang Disobek Tangan	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan Studi Python3 "Machine Learning Practical Combat" (9): Bab Praktis Mesin Vektor Dukungan - Robek Ulang SVM Nonlinier	situs web pribadi	CSDN	Zhihu

kode

• 1. Versi sederhana dari algoritma SMO

• 2. Versi lengkap dari algoritma SMO

• 3. SVM nonlinier

• 4.Sklearn pengenalan digit tulisan tangan SVC

Bab 7: AdaBoost

artikel	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan Studi Python3 "Machine Learning in Action" (10): Alat yang ampuh untuk meningkatkan kinerja pengklasifikasi-AdaBoost	situs web pribadi	CSDN	Zhihu

kode

• 1. Proses pelatihan AdaBoost berdasarkan pohon keputusan satu lapis

• 2. Terapkan AdaBoost pada kumpulan data yang sulit

• 3.sklearn mengimplementasikan AdaBoost

• 4. Gambar kurva ROC

Bab 8: Regresi

artikel	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan Studi Python3 "Machine Learning Practical Combat" (11): Memprediksi Usia Abalon dalam Dasar-dasar Regresi Linier	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan Studi Python3 "Machine Learning in Action" (12): Bab Peningkatan Regresi Linier Prediksi Harga Bekas Perlengkapan Mainan Lego	situs web pribadi	TIDAK	TIDAK

kode

• 1. Regresi linier (regresi linier biasa + regresi linier tertimbang lokal)

• 2. Memprediksi umur abalon

• 3. Regresi linier bertahap

• 4. Prediksi harga mainan Lego bekas

Bab 9: Pohon Regresi

artikel	situs web pribadi	CSDN	Zhihu
Catatan belajar Python3 "Praktik Pembelajaran Mesin" (13): Algoritme CART dan pemangkasan pohon dalam dasar-dasar regresi pohon	situs web pribadi	TIDAK	TIDAK

kode

• 1.Regresi pohon

kekelompokan

artikel	situs web pribadi	Akun resmi
Hei, ayo berkumpul!	situs web pribadi	Akun resmi

Akan ada lebih banyak hal menarik yang akan datang, jadi pantau terus!