機器學習 基本概念,常用經典模型
1. 機器學習 明白一些基本概念 什么是機器學習研究如何通過計算的手段，利用經驗來改善系統自身的性能通俗來講，讓代碼學着干活 特征：自變量標簽：因變量 學習的種類有監督學習：提供標簽，分類、回歸無監督學習：無標簽，聚類增強學習：也稱強化學習，馬爾科夫決策過程（Markov Decision ...
原文：機器學習經典模型
朴素貝葉斯 分類 目錄 朴素貝葉斯 分類 決策樹 分類 算法核心 信息熵 信息量化 熵 信息增益 ID 算法 決策樹划分 特征類型： 划分方法： Discretization 連續數據離散化： Gini Index Gini Split Misclassification Error Traning and Test Errors CART回歸樹 預測 集成學習 Bagging Bootstrap ...
2019-09-21 21:10 0 1010 推薦指數：
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