机器学习中级-逻辑回归-预测

尹成学院 2023-01-13 01:38:31

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这是本人今年暑期在辽宁大学所做的大数据方面的讲座报告很粗浅希望大家批评指正

这是最新的机器学习相关代码和数据，可以很方便的进行入们学习，特别适合从事机器学习和深度学习相关研究的人员

《人工智能_机器学习_深度学习应用开发工程师》项目集锦

机器学习入门test

内容概要：本文详细介绍了机器学习的基本概念、主要术语、不同类型的机器学习方法（监督学习、非监督学习、半监督学习）及其应用场景。监督学习包括分类和回归任务，其中分类任务进一步分为二分类和多分类；回归任务则涵盖线性回归、多项式回归、决策树回归和随机森林回归等。非监督学习主要讨论了聚类和关联规则学习，如K-means聚类、层次聚类和DBSCAN等。此外，文章还探讨了逻辑回归、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯、决策树、随机森林和XGBoost等具体算法的工作原理、优缺点及适用场景。最后，文章讲解了交叉验证和超参数调优的方法，特别是网格搜索（GridSearchCV）技术。适合人群：对机器学习有一定兴趣并希望深入了解其理论和应用的初学者或中级研究人员，以及从事数据分析、数据挖掘相关工作的专业人士。使用场景及目标：①帮助读者理解机器学习的基本概念和术语；②为解决实际问题选择合适的机器学习算法提供指导；③介绍不同算法的特点和适用范围，帮助读者在实践中做出最佳选择；④讲解模型评估和优化的方法，提高模型性能。其他说明：本文不仅涵盖了广泛的机器学习主题，还提供了具体的Python代码示例，便于读者动手实践。对于每种算法，文中都详细解释了其背后的数学原理和技术细节，使读者能够更好地掌握这些工具。同时，文章强调了不同算法之间的对比分析，有助于读者全面理解各种方法的优势与局限性。

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