1.机器学习经典算法文章浏览阅读703次,点赞3次,收藏2次。机器学习经典算法学习和分享。https://blog.csdn.net/weixin_42924890/article/details/144332940

2.机器学习中常用的几种分类算法,如何选择合适的算法?今天和大家分享一下机器学习中常见的六种分类算法:K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost。 下面,介绍了各个算法的概念及特点。 KNN 决策树 朴素贝叶斯 逻辑回归 支持向量机 随机森林 AdaBoost GBDT XGBoost https://www.wokahui.com/article/industry/2697.html

3.11种比较常见的机器学习算法简介注意:尽管深度学习是机器学习的一个子领域,但我不会在本文中包含任何深度学习算法。 我认为深度学习算法由于复杂性和动态性而应分开讨论。 此外,我会犹豫地使这篇文章过长,使读者感到厌烦。 开始吧。 1.线性回归 线性回归是一种有监督的学习算法,它通过对数据拟合线性方程,尝试对连续目标变量和一个或多个自变量之https://www.51cto.com/article/622149.html

4.TensorFlow机器学习常用算法解析和入门上图为基于ICA的人脸识别模型。实际上这些机器学习算法并不是全都像想象中一样复杂,有些还和高中数学紧密相关。 后面讲给大家一一详细单独讲解这些常用算法。 强化学习 13)Q-Learning算法 Q-learning要解决的是这样的问题:一个能感知环境的自治agent,怎样通过学习选择能达到其目标的最优动作。 https://www.w3cschool.cn/tensorflow/tensorflow-s8uq24ti.html

5.机器学习中常见4种学习方法13种算法和27张速查表!机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类。 一、4大主要学习方式1.监督式学习 在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如https://cloud.tencent.com/developer/article/1029070

6.Python机器学习10大经典算法的讲解和示例python为了展示10个经典的机器学习算法的最简例子,我将为每个算法编写一个小的示例代码。这些算法将包括线性回归、逻辑回归、K-最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、K-均值聚类、主成分分析(PCA)、和梯度提升(Gradient Boosting)。我将使用常见的机器学习库,如 scikit-learn,numpy 和 pandas 来https://www.jb51.net/python/322045198.htm

7.轻松看懂机器学习十大常用算法通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 https://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9

8.数据科学家必掌握的十大机器学习算法机器学习已成为数据科学家工具包中重要的工具,并在过去十多年中因其在各种应用中展现出的炫目成果而变得广为人知。要有效地利用机器学习的力量,理解其基本概念及其实际应用至关重要。 接下来我们将探讨数据科学项目中常用的十个机器学习算法。 1.线性回归(Linear Regression) http://www.360doc.com/content/24/0703/07/48115167_1127732812.shtml