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机器学习实战(Python3):kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归
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machine-learning's Introduction
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Python3《机器学习实战》学习笔记(一):k-近邻算法(史诗级干货长文) |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(三):决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜 |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(四):朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器 |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(五):朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类 |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(六):Logistic回归基础篇之梯度上升算法 |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(七):Logistic回归实战篇之预测病马死亡率 |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(九):支持向量机实战篇之再撕非线性SVM |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(十):提升分类器性能利器-AdaBoost |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄 |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(十二):线性回归提高篇之乐高玩具套件二手价预测 |
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Python3《机器学习实战》学习笔记(十三):树回归基础篇之CART算法与树剪枝 |
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