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《从机器学习到深度学习》笔记(5)集成学习之随机森林

集成学习模型与其他有监督模型的出发点大相径庭,之前的模型都是在给定的训练集上通过构建越来越强大的算法进行数据拟合。而集成学习着重于在训练集上做文章:将训练集划分为各种子集或权重变换后用较弱的基模型拟合,然后综合若干个基模型的预测作为最终整体结果。

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《从机器学习到深度学习》笔记(4)划分数据集

任何机器学习算法都是基于对已有数据集或环境的信息挖掘,要求将从现有数据学习得到的模型能够适配于未来的新数据。

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机器学习|朴素贝叶斯算法(二)-用sklearn实践贝叶斯

准备好好弄一弄机器学习——朴素贝叶斯算法,目前总共有三篇博文。这一篇主要是通过sklearn这个强大的python机器学习库来简单的实践一下朴素贝叶斯,希望能有所收获( ̄︶ ̄)↗ 

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sklearn:Python语言开发的通用机器学习库

深入理解机器学习并完全看懂sklearn文档,需要较深厚的理论基础。但是,要将sklearn应用于实际的项目中,只需要对机器学习理论有一个基本的掌握,就可以直接调用其API来完成各种机器学习问题。本文选自《全栈数据之门》,将向你介绍通过三个步骤来解决具体的机器学习问题。

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