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100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机

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100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

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100天搞定机器学习|Day11 实现KNN

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100天搞定机器学习|Day17-18 神奇的逻辑回归

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100天搞定机器学习|Day19-20 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘

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100天搞定机器学习|Day21 Beautiful Soup

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100天搞定机器学习|Day22 机器为什么能学习？

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100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

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100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构

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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…