淺談對機器學習方法（決策樹，SVM，knn最近鄰，隨機森林，朴素貝葉斯、邏輯回歸）的理解以及用sklearn工具實現文本分類和回歸方法
一、決策樹 定下一個最初的質點，從該點出發、分叉。（由於最初質點有可能落在邊界值上，此時有可能會出現過擬合的問題。 二、SVM svm是除深度學習在深度學習出現之前最好的分類算法了。它的特征如下： （1）它既可應用於線性（回歸問題）分類，也可應用於非線性分類 ...
原文：OpenCV3 SVM ANN Adaboost KNN 隨機森林等機器學習方法對OCR分類
轉摘自http: www.cnblogs.com denny p .html opencv 中的ml類與opencv 中發生了變化，下面列舉opencv 的機器學習類方法實例： 用途是opencv自帶的ocr樣本的分類功能，其中神經網絡和adaboost訓練速度很慢，效果還是knn的最好 ...
2017-06-06 17:05 0 2466 推薦指數：
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