回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点下载

PIPI_333 2018-06-22 02:34:59
回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点
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回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点
回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点
【机器学习】回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点（附Python和R实现）...
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基本概念—回归、分类、聚类
原文作者：机器之心 原文地址：回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点 在本教程中，作者对现代机器学习算法进行了简要梳理。虽然类似的总结有很多，但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实践中的好坏，而这正是本文希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点。文末给出了这些算法的具体实现细节。 目录 1、回归方法 1.1 线性回归（正则化） 1.2 回归树（集成方法） 1.3 深度学习 1.4 最近邻算法 2、分类方法 2.1 Logistic 回归（正则化）
机器学习算法对比
回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点https://www.tuicool.com/articles/EZjUbaA
机器学习四大基本模型：回归、分类、聚类、降维
在本文中，我对现代机器学习算法进行了简要梳理，我通过查阅转载众多博客和资料，基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点，并以机器学习入门者的角色来看待各个模型。
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