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机器学习实战k-NN实例二手写识别数据集 评分:

机器学习实战k-NN实例二手写识别数据集,需要解压到相应python文件夹下

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2018-01-29 上传 大小:236KB
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手写识别的训练数据

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2017年最新机器学习与深度学习从基础入门到实战全套视频教程

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机器学习实战(第2章 k-近邻算法)博客同步配套代码

机器学习实战(第2章 k-近邻算法)博客同步配套代码,其中包含了个人所写所有的基础、实例、测试代码,以及书中原有代码

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《机器学习实战》-Ch2-k-近邻算法-源代码

《机器学习实战》-Ch2-k-近邻算法-源代码,笔记链接见:https://blog.csdn.net/qq_34243930/article/details/84948770

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机器学习实战2.2示例: 使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果数据集

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《机器学习实战》-中文版+英文版【高清完整版带目录PDF】【附源码】

“机器学习实战”这本书被认为是最容易入门的机器学习的书籍,通俗易懂,含中文版、英文版,以及书的源码,学习价值非常高!!!学习价值非常高!!!学习价值非常高!!! 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。, 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类

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机器学习实战k-NN实例二手写识别数据集

机器学习实战k-NN实例二手写识别数据集,需要解压到相应python文件夹下

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机器学习实战---中文版和英文版及源代码

第一部分分类 第1 章机器学习基础................. 2 1 . 1 何谓机器学习............................................3 1 .1 .1传感器和海量数据…..................... 4 1 .1 .2机器学习非常重要........................ 5 1 . 2 关键术语....................................................5 1 . 3 机器学习的主要任务................................ 7 1 . 4 如何选

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《机器学习实战》--高清中文--带书签

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

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机器学习实战之K-均值聚类

K-MEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。

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Python——机器学习实战——k-近邻算法

本代码主要利用Python工具实现k-近邻算法,简单明了,易于理解

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机器学习实战-中文版-MachineLearninginAction

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

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机器学习实战-中文版-带目录版

《机器学习实战》是2013年由人民邮电出版社出版的书籍,作者是Peter Harrington。机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法

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机器学习实战-中文版

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。   《机器学习实战》主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算

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机器学习实战-Peter Harrington

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附

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机器学习实战-思维导图

机器学习实战-思维导图,共15张思维导图,K近临、决策树、 朴素贝叶斯、SVM、树回归等

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