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莫烦python教程学习笔记——线性回归模型的属性

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莫烦python教程学习笔记——保存模型、加载模型的两种方法

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莫烦python教程学习笔记——使用波士顿数据集、生成用于回归的数据集

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莫烦python教程学习笔记——利用交叉验证计算模型得分、选择模型参数

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莫烦python教程学习笔记——总结篇

一.机器学习算法分类: 监督学习:提供数据和数据分类标签.--分类.回归 非监督学习:只提供数据,不提供标签. 半监督学习 强化学习:尝试各种手段,自己去适应环境和规则.总结经验利用反馈,不断提高算法质量 遗传算法:淘汰弱者,留下强者,进行繁衍和变异穿产生更好的算法. 二.选择机器学习算法和数据集 sklearn中有很多真实的数据集可以引入,也可以根据自己的需求自动生成多种数据集.对于数据集可以对其进行归一化处理. sklearn中的有着多种多样的算法,每一种算法都有其适用的场合.不同的属性和功…

莫烦python教程学习笔记——validation_curve用于调参

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莫烦python教程学习笔记——learn_curve曲线用于过拟合问题

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莫烦python教程学习笔记——数据预处理之normalization

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莫烦python教程学习笔记——使用鸢尾花数据集

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莫烦大大TensorFlow学习笔记（9）----可视化

  一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =…