100天搞定机器学习|Day23-25 决策树及Python实现

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100天搞定机器学习|Day7 K-NN

最近事情无比之多,换了工作.组队参加了一个比赛.和朋友搞了一些小项目,公号荒废许久.坚持是多么重要,又是多么艰难,目前事情都告一段落,我们继续100天搞定机器学习系列.想要继续做这个是因为,一方面在具体应用中,发现很多之前遗漏的点,可以在这里查漏补缺,巩固知识点.另一方面,也是想大家一起打卡学习,一起探讨. 那么,继续学习. 本算法很简单,day7,原文作者仅简单介绍了kNN算法. 01k-NN算法 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是数据挖掘分类技术中最…

100天搞定机器学习|Day11 实现KNN

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100天搞定机器学习|1-38天 100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713.今天我们完成day40-42的课程,实现猫.狗的识别. 本文数据集下载地址 https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_3367a.…

100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战（信用卡欺诈预测）

本文是对100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林的补充前文对随机森林的概念.工作原理.使用方法做了简单介绍,并提供了分类和回归的实例. 本期我们重点讲一下: 1.集成学习.Bagging和随机森林概念及相互关系 2.随机森林参数解释及设置建议 3.随机森林模型调参实战 4.随机森林模型优缺点总结集成学习.Bagging和随机森林集成学习集成学习并不是一个单独的机器学习算法,它通过将多个基学习器(弱学习器)进行结合,最终获得一个强学习器.这里的弱学习器应该具有一定的准确性,并且要有…

100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理

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